脳の予測機能を応用した新しいブレインマシンインタフェースの開発

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 18H04109
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
• 研究分担者: 吉村 奈津江 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 准教授 (00581315) ; 吉田 英一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 副研究センター長 (30358329) ; 神原 裕行 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (50451993) ; 和田 安弘 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (70293248) ; 安藤 英由樹 大阪芸術大学, 芸術学部, 教授 (70447035)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 脳波 / 予測 / BMI/BCI / 外部刺激

研究実績の概要

ブレイン・マシン・インタフェースは、考えただけでロボットを操作できる技術であり、脳活動だけから多自由度のロボットを制御することが可能となってきている。しかし、現状のシステムはロボットの位置を「右」や「左」などと考えながら操作しており、人が通常行っているような操作とは大きく異なっている。脳活動から運動指令を抽出するためには脳の制御方法を知る必要がある。本研究では、この誤差情報を脳活動から取り出すことで、自分の体を操作するようにロボットを操作するブレインマシンインタフェースを作成することを目的としている。
今年度は、左右だけで無く前後の方向にも前庭電気刺激（GVS）により識別率が向上することを示した。また、脳波計測において、前後左右の４方向を識別するために、すべての実験参加者に共通する電極位置を検討した。この結果、各個人の識別率の高い電極位置よりも、すべての実験参加者で共通の電極位置で推定を行う場合、電極の数が少ない場合は、共通の電極位置での推定がよりよい精度を示すことも分かった。
さらに、車椅子を操縦する想定において、知覚される動きによる加速度が小さいことから、GVSの刺激強度を小さくしても識別率が下がらないかを検証した。この結果、GVSの強度を当初の半分にしても識別率が低下しないことも確認した。

現在までの達成度 (段落)

令和2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

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [雑誌論文] Vowel Sound Synthesis from Electroencephalography during Listening and Recalling (2021)
  • 著者名/発表者名: Akashi Wataru、Kambara Hiroyuki、Ogata Yousuke、Koike Yasuharu、Minati Ludovico、Yoshimura Natsue
  • 雑誌名: Advanced Intelligent Systems 巻: 3 ページ: 2000164～2000164
  • DOI: 10.1002/aisy.202000164
• [雑誌論文] Dynamic Hand Gesture Authentication Using Electromyography (EMG) (2020)
  • 著者名/発表者名: Alex Ming Hui Wong, Masahiro Furukawa, Hideyuki Ando, Taro Maeda
  • 雑誌名: 2020 IEEE/SICE International Symposium on System Integration 巻: online ページ: online
  • DOI: 10.1109/SII46433.2020.9026294
• [雑誌論文] Developing a Method to Control an Arm-Assist-Suit by Predicting Arm-Trajectory Using Electromyography (2020)
  • 著者名/発表者名: Tanaka Taichi、Nambu Isao、Wada Yasuhiro
  • 雑誌名: Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 巻: 2020-July ページ: 4882-4885
  • DOI: 10.1109/EMBC44109.2020.9175941
• [雑誌論文] Identifying Motor Imagery-Related Electroencephalogram Features During Motor Execution (2020)
  • 著者名/発表者名: Kokai Yuki、Nambu Isao、Wada Yasuhiro
  • 雑誌名: Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 巻: 12534 LNCS, 2020 ページ: 90～97
  • DOI: 10.1007/978-3-030-63836-8_8
• [雑誌論文] Neural Network Including Alternative Pre-processing for Electroencephalogram by Transposed Convolution (2020)
  • 著者名/発表者名: Machida Kenshi、Nambu Isao、Wada Yasuhiro
  • 雑誌名: Communications in Computer and Information Science 巻: 1333, 2020 ページ: 139～146
  • DOI: 10.1007/978-3-030-63823-8_17
• [雑誌論文] fNIRS-GANs: data augmentation using generative adversarial networks for classifying motor tasks from functional near-infrared spectroscopy (2020)
  • 著者名/発表者名: Nagasawa Tomoyuki、Sato Takanori、Nambu Isao、Wada Yasuhiro
  • 雑誌名: Journal of Neural Engineering 巻: 17 ページ: 016068～016068
  • DOI: 10.1088/1741-2552/ab6cb9
• [学会発表] Assessment of event-related potential of independent components for intended direction classification (2020)
  • 著者名/発表者名: Hyeonseok Kim, Natsue Yoshimura, Yasuharu Koike
  • 学会等名: 2020 IEEE International Conference on Systems
  • 国際学会