低侵襲脳波からの想像音声のデコードによる意思伝達型BMIの実現

2023 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 23H00548
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
• Research Institution: Tokyo University of Agriculture and Technology
• Principal Investigator: 田中 聡久 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70360584)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 篠田 浩一 東京科学大学, 情報理工学院, 教授 (10343097) ; 田中 雄一 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10547029) ; 矢田部 浩平 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20801278) ; 菅野 秀宣 順天堂大学, 医学部, 非常勤講師 (90265992)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31

Summary of the Research Project

本研究は、BMIの深層学習による機能向上に関する研究で、比較的低侵襲のステレオ脳波（SEEG）法により得られたデータから想像音声を脳波から取り出す音声意思伝達BMI技術を開発するものである。脳内のネットワークダイナミクスを高解像度化する信号処理技術、音声・言語の最新深層学習技術等により、音声意思伝達BMIを実現する。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

新しく低侵襲脳波（ステレオ脳波；SEEG）を利用して計測することで、発話なしに意思伝達を可能とするBMI実現が図られる。特に、ネットワーク解析に基づく解析手法をボトムアップに構築し、さらに、ビッグデータで学習した深層学習モデルをステレオ脳波に転移するデコーディング技術をトップダウン的に確立することで、これまでに無い低侵襲BMIの実現が期待される。