| 研究課題/領域番号 |
16K10801
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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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| 研究分野 |
脳神経外科学
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| 研究機関 | 東京医療保健大学 |
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研究代表者 |
松尾 健 東京医療保健大学, 医療保健学部, 講師 (10733941)
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| 研究分担者 |
川合 謙介 自治医科大学, 医学部, 教授 (70260924)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | Brain Machine Interface / communication assist / Electrocorticography / Human / ALS / Locked-in syndrome / Visual response |
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| 研究成果の概要 |
Brain Machine Interface(BMI)は失われた身体機能を補完する手段として注目されている。本研究では言語・動作を用いずに直接的に意思を表出できるコミュニケーション支援BMIの開発可能性につき検討を行った。決められた数の物体や景色の中から一つを頭の中でイメージし、直後（0-750ms）の皮質脳波を解析・復号化を行い、それぞれに関連付けられた文字をモニター上に表示する方式とした。物体や景色をイメージしたときの脳活動は61.6% (chance level 20%)の確率で判別可能であり、データの増量、解析手法の改良により実用化を目指せる手法と考えられる。
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| 自由記述の分野 |
Neuroscience
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究ではコミュニケーション支援BMIの開発可能性につき検討を行った。脳卒中後や筋萎縮性即索硬化症（ALS）、閉じ込め症候群（Locked-in syndrome）のように意識はあるにもかかわらず言語や動作による意思表示が困難な患者にとって他者との円滑なコミュニケーションは切なる願いのひとつである。本研究では頭のなかで物体や景色を思い浮かべた時の脳活動を解析し、コンピューターを介してモニター上に文字や単語を表示することによりコミュニケーションがとれるBMIの実現可能性を示すことができた。将来的には実患者への応用を視野に研究を継続する予定である。
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