2012 Fiscal Year Annual Research Report
ニューロモジュレーションとブレインマシンインターフェイス連携による革新的技術開発
| Project/Area Number |
23650314
|
|---|
| Research Institution | Tohoku University |
|---|
Principal Investigator |
出江 紳一 東北大学, 医工学研究科, 教授 (80176239)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹内 直行 東北大学, 大学病院, 助教 (10374498)
|
|---|
| Keywords | リハビリテーション / 運動障害 / 可塑性 / ニューロモジュレーション |
|---|
| Research Abstract |
外部から刺激を行い大脳皮質の興奮性を変化させるニューロモジュレーション法がリハビリテーション分野にて注目を集め、主に反復経頭蓋磁気刺激 (rTMS)、経頭蓋直流電気刺激 (tDCS)が用いられている。しかしながら、刺激方法は経験則に由来し効果を認めない症例もあり、個人間の変動及び刺激時の状態に左右されない適切な刺激条件の設定が求められている。脳信号を解析し運動及びコミュニケーションの補助を行う技術はブレイン・マシン・インターフェイス(Brain-Machine Interface; BMI)と呼ばれ、リハビリテーション分野において注目を集めている。脳波を利用した非侵襲型BMIは、得られる信号が微弱で個人間の変動が大きいこと、安定した脳信号を検出するためには被験者に長期間の訓練を要することが問題となっている。
上記の問題点を解決するために、非侵襲的に刺激可能な経頭蓋直流電気刺激を用いる事で大脳皮質の興奮性を変化させ、BMIに用いる脳信号パターンを増幅・脳信号のコントロール訓練効果の増大を引き起こし、BMI精度を向上させる基礎実験を行った。興奮性刺激では脳波信号の増強、抑制性刺激では脳波信号を低下する傾向を認めBMI精度向上に結びつくと考えられた。健常者に加え、BMIの臨床応用が期待されている四肢切断患者を対象としニューロモジュレーション後の脳信号パターンを解析し、運動障害を持つ患者においてもBMI精度が向上する可能性が示唆された。この研究を基にBMI技術を利用し脳活動を被験者にフィードバックすることにより被験者自身で脳活動をコントロール・安定化させ、脳活動の状態に合わせた監視型ニューロモジュレーション法の開発に結びつくと考えられた。
|
Research Products
(9 results)
