2005 Fiscal Year Annual Research Report
生体神経系と人工機器の双方向学習による統合制御システム
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17300142
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
鈴木 隆文 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 科学技術振興特任教員(特任講師) (50302659)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹内 昌治 東京大学, 生産技術研究所, 助教授 (90343110)
満渕 邦彦 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (50192349)
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| Keywords | 神経インタフェース / ブレインマシンインタフェース / 神経電極 / 可塑性 |
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| Research Abstract |
本研究は,生体神経信号による人工機器の制御性能を高めるために,人工機器側だけでなく,生体神経系側における学習を促進あるいは制御する双方向学習機能を備えたシステムを開発することを目的として行った.義肢や人工臓器の究極的な制御方法として,生体の神経系による制御方法が注目されているが,神経系は非常に柔軟なシステムであり,このような制御系を構築した場合,制御対象の動作特性に合わせてその出力を変化させていくだけでなく,最終的には制御対象の脳内表現を形成することで,外部機器と真に統合された自然な制御が行われるようになることが予想される.
平成17年度末までに下記の課題を遂行した.
1)柔軟神経電極,流路神経電極等の計測系の改良
柔軟神経電極や流路神経電極を慢性的に使用するための改良を施した.
2)神経信号による外部機器制御システムの構築(ラットカーシステム)
ラットの運動指令信号を計測し,制御信号へと変換した上で,車両へと出力するシステム(ラットカーシステム)を製作した.さらに,ラットがレバー押しによる車両制御を学習してから,神経信号解釈による制御に移行するタイプのシステムも構築した.
3)慢性動物実験による神経系の可塑性の検討
ラットの運動野に神経電極を埋め込み,慢性的に計測するとともに,制御対象(車両)の動作特性や解釈アルゴリズム,神経信号計測部位などを変化させた際のラット運動の推定結果に与える影響について,検討を行った.
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Research Products
(6 results)
