2015 Fiscal Year Annual Research Report
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26560467
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
柳澤 琢史 大阪大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (90533802)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
貴島 晴彦 大阪大学, 医学(系)研究科(研究院), 講師 (10332743)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 想起画像推定 / Decoding / BMI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は頭蓋内電極を用いて、視覚内容を推定する方法を開発し、これを用いて想起している画像内容を推定する方法の開発を目的とした。このために、あらかじめ用意した３つのカテゴリーの画像（各３種類）を見た際の皮質脳波を計測し、皮質脳波からカテゴリーを推定した。また、カテゴリー数を増やし９種類の画像（顔、体部位、動物、昆虫、風景、調理器具、野菜、家、車）を被験者に提示した際の脳活動を脳磁計にて計測し、カテゴリーの推定を行った。更に、どちらに対しても、自由に画像を想起する課題を行い、想起時のカテゴリーを推定した。
頭蓋内電極を留置した患者６名が、３カテゴリーの画像を見た際の皮質脳波を計測し、Decodingを行った。各周波数帯のパワーなど複数の特徴量を用いて画像のカテゴリー推定を行い、その推定精度を比較した。その結果、80Hz以上のHigh-γパワーを用いることで、画像のカテゴリーを皮質脳波から有意に推定できることが示された。更に、作成した推定器を用いて、画像想起時のカテゴリー推定を行い、有意な推定が可能であることを示した。この成果は臨床応用にもつながる世界初の成果であり、英文専門誌への投稿準備中である。
また、脳磁計を用いて同様の課題を行い、推定精度と脳活動との関係を明らかにした。健常若年者を対象として、３種類の体部位の画像を提示し、脳磁図から体部位のカテゴリーを推定した。その結果、画像の異なる体部位でも、脳磁図のM190と呼ばれる後頭側頭葉の活動を用いて、有意な推定が可能であった。この結果は、英文専門誌にて報告した(Nakamura, Yanagisawa et al. 2015)。更に９カテゴリーの画像についても同様に、高次視覚野の活動を用いることで有意な推定が可能であった。また、想起内容についても有意な推定ができた。これらの成果についても、英文専門誌への投稿準備中である。
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[Journal Article] Real-Time Control of a Neuroprosthetic Hand by Magnetoencephalographic Signals from Paralysed Patients2016
Author(s)
Fukuma R, Yanagisawa T*, Saitoh Y, Hosomi K, Kishima H, Shimizu T, Sugata H, Yokoi H, Hirata M, Kamitani Y, Yoshimine T
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Journal Title
Scientific Reports
Volume: 6
Pages: 21781
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
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[Presentation] ECoG BMI for paralyzed patients2015
Author(s)
Takufumi Yanagisawa
Organizer
Melbourne Symposium On Brain Computer Interfaces and Rehabilitation
Place of Presentation
Melbourne Brain Center, Australia
Year and Date
2015-10-21 – 2015-10-21
Int'l Joint Research / Invited
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