| 研究概要 |
非侵襲脳機能計測法の発展に伴い、ヒトの脳内情報の活用に関する研究が広範囲に進められている。脳情報が情報機器とのインターフェースやヒトの精神状態のモニタリングなどに有用であるためには、脳情報を十分なSN比を持つ弁別性の高い信号として非侵襲的に、また、可能な限りリアルタイム性を持つ定量的信号として抽出する事が要求される。本研究では,非侵襲脳機能計測法の中でも高い時空間分解能を有する脳磁界(MEG)を用いて、種々の入力刺激の特性に依存する外因性の脳活動と、それに伴って誘起される注意や期待、判断といった内因性の脳活動を自発性リズムの変調などからリアルタイム的に捉える計測技術を開発する。また、高次の認知的活動を反映するパラメータの特徴を抽出し、工学的応用性の高い情報として読み出す技術(decoding技術)の開発を目指す。
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