2021 Fiscal Year Research-status Report

運動性ではなく皮膚感覚性の脳波活動を利用したロボット運動制御ＢＭＩ

Research Project

Project/Area Number	19K23612
Research Institution	Ibaraki National College of Technology
Principal Investigator	澤畑博人茨城工業高等専門学校, 国際創造工学科, 准教授 (40571774)
Project Period (FY)	2019-08-30 – 2023-03-31
Keywords	ブレインマシンインタフェース / 運動機能障碍 / 体性感覚 / 脳波 / 事象関連電位
Outline of Annual Research Achievements	ブレインマシンインタフェース（BMI）は、脳活動信号に基づいて外部機器を制御する技術であり、重篤な運動障害を伴う筋ジストロフィー症や筋萎縮性側索硬化症（ALS）などの患者の運動機能を補助・代替する機器として期待が高まっている。本研究では、非侵襲的な脳波計測を応用して多自由度ロボットの運動制御を可能にするために、皮膚感覚に関連する脳波成分が特定の身体部位への意識的注意によって変調を受ける性質に着目して意思を読み取る独自のBMI原理を提案し、有効性を検証することを目的とした。皮膚感覚性の脳波信号のうち意識的注意によって変調される周波数帯域を特定するために、被験者９名を対象とした脳波計測実験を行った。微弱な振動による皮膚感覚刺激を被験者の右手親指と人差指にランダムな順序・タイミングで加え、誘発された脳波信号について短時間フーリエ変換を用いたスペクトル解析を行った。その結果、感覚刺激に対する意識的注意が有る場合には無い場合と比較して、頭頂部の低周波帯域（4-12 Hz）の減弱、および後頭部の高周波帯域（15-120 Hz）の増強が有意に引き起こされることが統計的に明らかになった。次に、解析によって特定された周波数成分を指標として意識的注意の有無を自動判別するためにサポートベクタマシン（SVM法）を用いたアルゴリズムを構築した。フィルタで抽出したGamma波の信号を教師データとして学習させたのち、別に取得した脳波データを入力すると、最大で92%の正答率で意識的注意の有無を判別することができた。また、判別結果に基づいて、コンピュータシミュレーションによるロボットハンドの制御を行った結果、意識的注意を向けた手指に対応して親指と人差指を意思通りに屈曲することに成功した。同様の原理で、Webアプリケーションの操作にも成功し、様々の用途に応用可能であることが示された。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 研究開始時には、意識的注意の有無を判別する指標として加算平均法によって得られる事象関連電位（ERP）に着目していたが、統計的検定（t-test）や機械学習（SVM法）による解析において、意識的注意によって若干の差異が見られたのみで、有意な判別結果を得ることはできなかった。そこで、加算平均法では検出されない高周波帯域（>30 Hz）の信号成分に着目して研究を行った。まず、高周波の脳波計測に影響するハムノイズ(~50 Hz)を低減するための計測環境の再構築と、手指への刺激効果を強めるために皮膚に対し幅1 mm程度の局所的な振動を与えるよう改良を行い、これらを用いて脳波計測実験を行った。スペクトル解析の結果、Gamma波（30-60 Hz）が意識的注意によって増強されることが明らかになり、これに基づいてSVM法による判別を行った結果、意識的注意の有無を判別することに成功した。以上の結果から、本研究で提案している感覚性脳波信号に基づいたBMI原理の有効性を実証することができた。他グループの先行研究では非侵襲的な脳計測に基づいたBMIで手指を個別に制御することは困難とされていたが、本研究の手法を用いることで可能になることが示されたため、概ね順調な進捗を得ている。また、本研究の成果は国内学会（第68回応用物理学会春季学術講演会）で発表しており、現在、学術誌への論文投稿準備中である。
Strategy for Future Research Activity	今後の課題として、高い判別性能を安定して得られるよう計測系のノイズ耐性などについて改良を進めるとともに、これまで判別にはGamma波のみを指標として用いていたが、スペクトル解析の結果ではTheta波とAlpha波の減弱やBeta波とHigh gamma波の増強も検出されており、これらも含めて教師信号として用いることで判別性能の向上が期待できる。そこで、短時間フーリエ変換で得られる時間-周波数領域のスペクトログラムデータを教師信号として用いることで、さらなる性能向上を試みる。また、これまで２つの手指のみを対象部位としてきたが、多くの関節を駆動できるよう多自由度化を行うために刺激装置のチャネル数を増やしてシステムに組み込む。さらに、初年度に試作したロボットグローブと組み合わせることで、対象者自身の手指を意思通りに制御することが可能なBMIシステムの構築を行う。さらに、手指運動以外への応用として、電動車いすや小型ドローンなど、運動機能障害を持つ患者の支援となる様々な機器の制御への応用も検討する。以上の研究計画を推進し、得られた成果は学術論文、学会発表、特許として外部に報告してゆく。
Causes of Carryover	次年度使用額が生じた理由として、ヒト被験者を対象とした実験を予定していたが、新型コロナウィルス感染拡大防止のために実施回数を大幅に削減せざるを得なくなったため、消耗品費が未使用となった。使用計画としては、脳波計の修理費用、ヒト被験者を対象とした消耗品費、学会発表のための出張費、学術論文の費用として用いる。