| 研究課題/領域番号 |
21K18304
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
和田 安弘 長岡技術科学大学, 工学研究科, 理事・副学長 (70293248)
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| 研究分担者 |
大石 潔 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (40185187)
南部 功夫 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (40553235)
佐藤 貴紀 秋田工業高等専門学校, その他部局等, 助教 (60840759)
矢野 昌平 長岡工業高等専門学校, 電気電子システム工学科, 教授 (90332006)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| 研究の概要 |
本研究では、脳信号から外部機器を制御するBrain-Computer Interface(BCI)において、脳内音源の自己想起による脳活動を利用する新規の手法を提案している。これを実現するために、自己想起によって賦活している脳部位の場所と強さをリアルタイムにフィードバックする効率的なニューロフィードバック(NFB）手法を構築する。
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| 学術的意義、期待される成果 |
本研究の学術的意義は、脳内部に仮想的な脳内サウンドを定位させるというこれまでにない手法を提案することで、従来の運動想起型BCIや刺激呈示型BCIの限界を乗り越えようとする点にある。これによって、従来よりも格段に自由度の高い制御および効率的な学習が可能となり、BCI分野におけるブレークスルーとなることが期待できる。
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