| 研究課題/領域番号 |
24K15691
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90030:認知科学関連
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| 研究機関 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
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研究代表者 |
武田 祐輔 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, 主任研究員 (60505981)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 自発脳活動 / ダイナミクスモデル / 脳波 / 脳磁図 / ブレイン-マシン・インタフェース |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ブレイン-マシン・インタフェース(BMI)は、脳活動データから意図情報を読み出すことで、脳でコンピュータや機械を直接制御するシステムである。脳波等を用いた非侵襲型BMIの場合、データに、大きな自発脳活動に由来する成分(自発脳活動成分)が混入するため、高い精度で意図を判別することが困難であった。そこで本研究では、自発脳活動キャンセリング技術を開発する。開発技術では、自発脳活動のダイナミクスをモデル化することで、データに含まれる自発脳活動成分を予測・除去する。これによって、非侵襲型BMIの更なる精度向上が期待できる。
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