著者

吉村 奈津江

出版者

東京工業大学

雑誌

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 さきがけ

巻号頁・発行日

2017

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本研究では、心と身体の健康のセルフケアを、脳波を用いたBrain-Machine Interface (BMI)でサポートすることを目的としています。脳活動情報を用いて心の変動や運動調整能力の解読を実現し、自分の心身状態を日々確認することで、普段気がつきにくい心身の異常をいち早く見つけることができると考えています。この心身の状態を自分でモニタリングし、健康指標を提供するシステム構築を目指します。

著者

奥下 竜太郎 吉村 奈津江 神原 裕行 辛 徳 ベルカセム アブデルカデル ナサルディン 小池 康晴

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.114, no.326, pp.1-6, 2014-11-14

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脳活動を用いてこれまで手首などの動作や運動イメージを識別した報告がされてきたが,手指などの末端の動きや力の強弱において脳波(EEG)を用いて識別した報告はされていなかった.本研究では,EEGを用いて皮質信号源電流推定を行い手指の屈曲,伸展および力の強,弱において,高い精度で識別出来る事を確認した.皮質信号源電流は脳波(EEG)と核磁気共鳴画像法(MRI)の脳データを用いて,階層的変分ベイズ法(VBMEG)により推定された一次運動野,前運動野,補足運動野の波形とした.また動作と共に神経細胞の発火頻度が変化することから,波形の周波数スペクトルを用いて識別することで高い識別率が得られる事を確認した.