筋肉協調運動の脳内身体表現学理と脳波を用いた可視化によるリハビリ支援技術の開発

• 研究領域: 脳内身体表現の変容機構の理解と制御
• 研究課題/領域番号: 17H05903
• 研究種目: 新学術領域研究(研究領域提案型)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 複合領域
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 吉村 奈津江 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00581315)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2019-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2018年度)
• 配分額: 9,880千円 (直接経費: 7,600千円、間接経費: 2,280千円); 2018年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円); 2017年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
• キーワード: 脳波 / 運動デコーディング / シナジー解析 / 筋シナジー / 運動 / 脳・神経 / 情報工学 / 機械学習

研究実績の概要

本研究では、非侵襲的脳活動計測手法を用いて手や足の運動に関する脳内情報処理過程と筋肉の協調活動（筋シナジー）を可視化することを目的としている。この可視化技術を確立することで、短長期的な運動学習による脳内情報処理や筋シナジー体系の変容を直感的に捉えることができ、効果的なリハビリ介入にも応用可能と考えている。
昨年度までに、運動の種類の識別で高い精度が得られれば運動に関連する脳の領域を調べることができること、そして脳波の信号源電流信号を用いることで運動の違いの識別精度を向上させることができること、を示したことの発展として、今年度はその実用応用に向けて、信号源推定における電極数の検討と、識別器の精度向上に役立つ手法の提案を行った。
電極数については８個に削減すると精度が有意に低下するが、同じ８個でも脳全体を覆うように配置することで有意にはならないことを確認し、国際雑誌IJERASにて発表した。また、識別精度を向上させる手法については、以下の２つを提案した。１つめは、ユーザーが意図した動きと異なる動きを見たり体験した場合に生じる運動予想誤差に関する脳活動を脳波から検出することで、現在最も汎用性の高い事象関連脱同期現象を用いた運動意思の抽出方法と比較して短時間で且つユーザーによる精度のばらつきも小さい識別方法が提供できることを示し、国際雑誌Science Advancesにて発表した。次に２つめは、２つの現象の識別においてこれまで提案されていた２つの波形の位相の同期度合いを指標とするPhase Locking Valueを用いた手法に加えて、２つの波形の位相同期度合いだけでなく振幅の違いを加えることで、識別精度が底上げされることを示し、国際雑誌Chaosにて発表した。

現在までの達成度 (段落)

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [国際共同研究] Polish Academy of Science(ポーランド)
• [国際共同研究] University of Trento/University of Catania(イタリア)
• [国際共同研究] University of Tuebingen(ドイツ)
• [国際共同研究] University of California San Diego(米国)
• [国際共同研究] University of California San Diego(米国)
• [国際共同研究] University of Trento(イタリア)
• [国際共同研究] Polish Academy of Sciences(ポーランド)
• [国際共同研究] University of Tuebingen(ドイツ)
• [雑誌論文] Warped phase coherence: an empirical synchronization measure combining phase and amplitude information (2019)
  • 著者名/発表者名: Minati L., Yoshimura N., Frasca M., Drozdz S., and Koike Y.
  • 雑誌名: Chaos 巻: 29 号: 2 ページ: 1-21
  • DOI: 10.1063/1.5082749
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Classification of Movement Intention Using Independent Components of Premovement EEG (2019)
  • 著者名/発表者名: Kim H., Yoshimura N., Koike Y.
  • 雑誌名: Frontiers in Human Neuroscience 巻: 13 ページ: 1-10
  • DOI: 10.3389/fnhum.2019.00063
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Utilizing sensory prediction errors for movement intention decoding: a new methodology (2018)
  • 著者名/発表者名: Gowrishankar Ganesh, Keigo Nakamura, Supat Saetia, Alejandra Mejia Tobar, Eiichi Yoshida, Hideyuki Ando, Natsue Yoshimura, Yasuharu Koike
  • 雑誌名: Science Advances 巻: ４ 号: 5 ページ: 1-8
  • DOI: 10.1126/sciadv.aaq0183
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Effect of the EEG sensor number on the current-source decoder performance based on a variational Bayesian method (VBMEG) (2018)
  • 著者名/発表者名: Alejandra Mejia Tobar, Yousuke Ogata, Kahori Kita, Tatsuhiro Nakamura, Hiroyuki Kambara, Takashi Hanakawa, Yasuharu Koike, and Natsue Yoshimura,
  • 雑誌名: International Journal of Engineering Research and Allied Sciences (IJERAS) 巻: 3 ページ: 25-29
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Decoding of Ankle Flexion and Extension from Cortical Current Sources Estimated from Non-invasive Brain Activity Recording Methods (2018)
  • 著者名/発表者名: Mejia Tobar Alejandra、Hyoudou Rikiya、Kita Kahori、Nakamura Tatsuhiro、Kambara Hiroyuki、Ogata Yousuke、Hanakawa Takashi、Koike Yasuharu、Yoshimura Natsue
  • 雑誌名: Frontiers in Neuroscience 巻: 11 ページ: 1-12
  • DOI: 10.3389/fnins.2017.00733
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Versatile Locomotion Control of a Hexapod Robot Using a Hierarchical Network of Nonlinear Oscillator Circuits (2018)
  • 著者名/発表者名: Minati Ludovico、Frasca Mattia、Yoshimura Natsue、Koike Yasuharu
  • 雑誌名: IEEE Access 巻: 6 ページ: 8042-8065
  • DOI: 10.1109/access.2018.2799145
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Decoding finger movement in humans using synergy of EEG cortical current signals (2017)
  • 著者名/発表者名: Yoshimura Natsue、Tsuda Hayato、Kawase Toshihiro、Kambara Hiroyuki、Koike Yasuharu
  • 雑誌名: Scientific Reports 巻: 7 号: 1 ページ: 1-11
  • DOI: 10.1038/s41598-017-09770-5
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Yes/No Classification of Completely Locked-In Syndrome (CLIS) Patients Using EEG Cortical Current Based on Standard Brain Model (2018)
  • 著者名/発表者名: Umetsu K., Chaudhary U., Malekshahi A., Rana A., Koike Y., Birbaumer N., Yoshimura N.
  • 学会等名: 第41回日本神経科学大会
• [学会発表] Hand movement reconstruction system using FES and EMG for hemiplegia patients. (2018)
  • 著者名/発表者名: Koki Okada, Toshiki Matsunaga, Yoichi Shimada, Natsue Yoshimura, Yasuharu Koike
  • 学会等名: The 2nd International Symposium on Embodied-Brain Systems Science
  • 国際学会
• [学会発表] Effects of Vibrotactile Stimulations using Condition Based Time Coding for Haptic Information Feedback. (2018)
  • 著者名/発表者名: Tomoya Hayashi, Hiroyuki Kambara, Natsue Yoshimura, Yasuharu Koike
  • 学会等名: The 2nd International Symposium on Embodied-Brain Systems Science
  • 国際学会
• [学会発表] EEG cortical current source estimation and synergy analysis (2018)
  • 著者名/発表者名: Natsue Yoshimura
  • 学会等名: The 2nd International Symposium on Embodied-Brain Systems Science
  • 国際学会
• [学会発表] 運動座標系の脳内表象解析 (2018)
  • 著者名/発表者名: 吉村奈津江
  • 学会等名: MRI講演会
• [学会発表] Synergy analysis for motor decoding (2017)
  • 著者名/発表者名: Yoshimura Natsue, Kawase Toshihiro, Koike Yasuharu
  • 学会等名: 第40回日本神経科学大会
• [学会発表] Classification of ankle flexion and extension tasks using non-invasive brain activity recording methods (2017)
  • 著者名/発表者名: Mejia Tobar Alejandra, Hyoudou RIkiya, Kita Kahori, Nakamura Tatsuhiro, Kambara Hiroyuki, Hanakawa Takashi, Koike Yasuharu, Yoshimura Natsue
  • 学会等名: Graz BCI Conference 2017
  • 国際学会
• [学会発表] Brain activity synergy analysis for motion decoding (2017)
  • 著者名/発表者名: Yoshimura Natsue, Tsuda Hyato, Kawase Toshihiro, Kambara Hiroyuki, Koike Yasuharu
  • 学会等名: Yamada Symposium 2017
• [備考] 東京工業大学プレスリリース
  • URL: https://www.titech.ac.jp/news/2019/044076.html
• [備考] 東京工業大学プレスリリース
  • URL: https://www.titech.ac.jp/news/2018/041609.html