2024 Fiscal Year Final Research Report

Artificial Vision

Research Project

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Project/Area Number	20H00606
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
Research Institution	Osaka University (2022-2024) Fukui University of Technology (2020-2021)
Principal Investigator	Yagi Tetsuya 大阪大学, 国際医工情報センター, 招へい教授 (50183976)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	石井和男九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (10291527) 林田祐樹三重大学, 工学研究科, 教授 (10381005) 武内良典近畿大学, 理工学部, 教授 (70242245) 廣瀬哲也大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (70396315) 高橋啓介愛知淑徳大学, 健康医療科学部, 教授 (80236273) 末松尚史大阪大学, 工学研究科, 助教 (30779517)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Keywords	視覚再建 / 人工視覚 / 視覚野電気刺激 / ニューロモーフィック / 画像処理 / 画像通信 / 低消費電力 / 光覚シミュレーション
Outline of Final Research Achievements	The artificial vision with cortical micro-stimulation is a future clinical treatment to partially restore vision in blind people with the aid of electrical devices implanted under the scalp. The artificial vision models developed so far have been designed based on conventional digital image processing and communication technologies, confronting with excessive power and heat dissipation. To overcome this problem, we propose a novel design of the artificial vision that inspired by an architecture/algorithm of computation and communication in the visual neuronal networks of the retina and the primary visual cortex (this design is referred to as neuromorphic artificial vision). We partially implemented the architecture/algorithm with integrated circuits and confirmed the low power operation of the NM artificial vision. The feasibility and usefulness of the NM artificial vision with regard to clinical application were demonstrated by real time simulation of expected phosphene patterns.
Free Research Field	生体医工学
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	センサーやコンピュータと脳神経ネットワークを、集積電子デバイスを介して直接交信させる技術（ブレインインコンピュータターフェース、略してBCI)は、失われた脳機能の再建治療のみならず、未来の情報通信手段としても注目されている。しかしながら現在のBCIは基本的に逐次デジタル信号処理・通信の技術をベースとして設計されており、脳神経ネットワークとの相性がよ悪いのみならず、完全埋植型BCIでは、電力供給や発熱という問題がある。本研究で示した人工視覚は、視覚神経の構造と計算アルゴリズムを取り入れ、これらの問題を軽減しBCI設計に新たな指針を与える。加えて新しい画像情報の処理・通信法としても応用できる。