| 研究概要 |
高精度脳内電気活動可視化手法を用いた無侵襲ブレインコンピュータインタフェース(BCI)を開発することを本研究の目的とした.手足や音声を使わずに意思のみで情報入力を可能とするBCIの実現に向けて,脳内電気活動の時空間情報を有効に活用する方法を検討した.本年度は,脳内電気活動の高精度可視化技術に関する研究とBCIに関する研究を平行して実施し,有機的に統合していく方法を模索した.
高精度可視化技術については,従来の等価ダイポールイメージングの改良に加えて,脳内信号源推定による脳内電気活動の可視化手法についても検討した.信号源推定では,信号源の数を特定することが精度に大きな影響を与える.本研究では,一度ダイポールイメージングで高空間分解能の情報を得た後で,独立成分分析より複数信号源に分離することで,高精度に信号源を推定できた.
これまでのBCIでは,脳波電位を直接信号処理し,特徴抽出を行うことで,意思伝達を実現しているが,脳電気活動の空間的な情報は有効に利用されていない.本研究では,運動関連電位の等価ダイポールイメージング,更にダイポールイメージングからの信号源推定を用いた意思情報の特徴抽出の可能性を検討した.左右指タッピング運動で左右運動野に特徴的な活動が見られたことから,脳内ダイポールイメージングあるいは信号源推定を併用することで,位置に関する詳細な情報を組み込むことができ,意思伝達装置としての信頼性を向上させることができるものと期待される.
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