Brain-Computer Interface(BCI)におけるバイオフィードバック(企画セッション,1.「機械と人の学習」)
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概要
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脊椎損傷などによる重篤な四肢麻痺患者,あるいは筋萎縮性側索硬化症候群(ALS)患者などのように残存機能が著しく限られた患者に代替コミュニケーション手段を提供するための方法として,BCI(brain-computer interface)が昨今注目を集めている.これは,計測される脳活動から患者の意図を検出することで外部機器を制御する,いわば「思っただけで機器操作」を可能とするシステムである.我々は,運動のイメージによって感覚運動野から生じる脳波の帯域強度変化を検出するBCIである"Brain Switch"を提案した.本システムでは1チャネルの脳波を用い,β帯域の強度変化から運動イメージの有無を検出する.また,本システムのような運動イメージを用いたBCIでは,ターゲットとなる脳活動信号のS/N比や再現性の低さ,個体差を大きさなどが実用化に向けて問題になる.この問題を解決することでより情報検出精度を向上させ,また多くのユーザへのBCIシステムの適用を可能とするために,脳波や近赤外分光法(NIRS)から得られる情報のオンラインフィードバック訓練実験を行った.その結果,フィードバック訓練によって脳活動信号のS/N比が向上し,運動イメージによって得られる脳活動の体部位局在性が顕著になるという効果があることが示された.BCIシステムにおけるバイオフィードバックフィードバックは,BCIの精度向上に貢献するだけではなく,脳活動からの情報の読み出しという狭義のBCIから,脳と外部の双方向インターフェースを構築するための重要な鍵となると思われる.
- 2009-10-25
著者
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