2005 Fiscal Year Annual Research Report
生体信号で駆動されるSimulated Brainの運動機能学習獲得
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17200008
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
和田 安弘 長岡技術科学大学, 工学部, 教授 (70293248)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大石 潔 長岡技術科学大学, 工学部, 教授 (40185187)
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| Keywords | 近赤外線分光法 / 脳磁場計測 / ブレイン・マシン・インターフェイス / ロボットアーム制御 / 力制御 / 運動制御 |
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| Research Abstract |
平成17年度は以下の研究を実施した。
本年度はReal Brain層の研究開発を中心に進め、特に脳情報計測方法等の習熟を行い、以下の研究を推進した。
非侵襲計測装置によって空間的・時間的に分離可能な運動の推定:
複数の運動タスクをイメージすることによって活性化する脳活性部位を非侵襲計測装置(近赤外線分光法NIRS、脳磁場計測MEG)によって計測し、空間的および時間的に分離・分類可能な運動タスクを同定する。本年度は、基本的に以下の3つの課題について検討を進めている。
・指タッピング実行時と休息時の脳血流変化の違いの定量的評価方法の検討によって、運動野の活動のNIRSデータによる予測の可能性の検討を行った。脳血流酸素化ヘモグロビン濃度OxyHBの変化率に着目することで、運動前野、感覚野、運動野の時間的系列での活動状態の予測の可能性を見いだした。
・また、ロボットアームの力制御を目標として、同一腕姿勢での力制御時のOxyHBにより、EMGや力の大きさといった運動パラメータの推定の可能性の検討を実施し、EMGレベルと運動野の付近のOxyHBデータの間に相関があることを確認した。
・脳磁場計測(MEG)を用い、ヒト被験者が8方向のポインティング運動を行っている最中の脳磁図からポインティングの方向もしくは指先座標が予測可能かの検討を行っている。さらにヒト被験者の運動予測に大きく寄与する脳磁図の特徴量を検証することにより、ヒトのポインティング運動が脳磁図としてどのように表現されるか明らかにし、本研究のブレイン・マシン・インターフェイスへの可能性の検証を推進している。
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