2010 Fiscal Year Annual Research Report
Enhancing perceptual performance by BMI
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21500321
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| Research Institution | Advanced Telecommunications Research Institute International |
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Principal Investigator |
CALLAN DanIel 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所・脳情報解析研究所, 主任研究員 (70374113)
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| Keywords | BMI / EEG / MEG / Perception / Performance |
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| Research Abstract |
2年目となる本研究では、フライトシミュレーション(飛行タスク)に関しての実験に焦点をあてた。知覚運動の飛行タスクは高レベルのパフォーマンスを実現するために高レベルの注意が要求されるものとして設定した。約20名の被験者に知覚運動の飛行タスクを課したfMRI及びMEG実験を行った。試行ごとの行動スコアによる血液動態反応のパラメトリックな変化曲線を用いることによって、タスクパフォーマンスに相関する脳領域をそれぞれの被験者で特定することが可能であった。この情報はMEG分析時に利用し、飛行タスクにおけるパフォーマンスのリアルタイムでの変調に関係すると考えられる関心領域に重点的に焦点をあてた。パフォーマンスの神経系との相関関係をMEGデータから特定するためにいくつかの分析技術を用いた。この分析で直面した難題の一つは、飛行タスク中に発生する多量の動きと筋肉に関係するアーチファクトであった。これらのアーチファクトをデータから除去するにはICAが非常に有効であるということを発見した。ICA要素の中からFFT、ウェーブレット、自己相関、エントロピーといった解析法を用いるとともに、大脳皮質に分布する電流を所属研究室が開発した変分ベイズ法(VBMEG)によって解析した。同じく当研究室が開発したスパース回帰法によってパフォーマンスの予測を行った。これまでの予備分析の結果、パフォーマンスを予測する最良の方法は、(1)データを5バンドでフィルターをかける、(2)ICAアーチファクトを除去する、(3)VBMEGを使いデータを大脳皮質に投影する、(4)関心領域に分布する電流からスパース回帰法によってパフォーマンスを予測する、といった手順を経るものである。次の段階として、リアルタイムで分析を行い、パフォーマンスを人為的に変化させるためにリアルタイムでタスクの属性を操作することを目指す。
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