脳の特徴に基づいたテーラーメイド・ブレイン・マシン・インターフェイス

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ブレイン・マシン・インターフェイスは、患者の脳活動に基づいてパソコンや車椅子などの機械を動かすことで、病気やけがにより失われた脳機能を代替する技術である。しかし、その操作能力には個人差があり、上手く操作出来ない患者も多い。そこで本研究は、ブレイン・マシン・インターフェイスの操作時に、被験者が「何をどのように(what, how)」イメージし、「何秒で(how long)」学習するかについて、その個人差を脳の特徴から分析することで、操作能力の個人差を解決するテーラーメイド・ブレイン・マシン・インターフェイスを開発する。今年度は、昨年度に引き続き、各々の被験者が最も学習し易い操作方法を明らかにするために、被験者に「何をどのようにイメージするか」という手掛りを与えず探索的に操作信号を調節させる実験を実施した。イメージの種類は被験者によってばらつきがあり、運動を視覚的に思い浮かべる方法より、筋肉が動く様子を動的に思い浮かべる方法の方が、操作成績が高いことがわかった。イメージの種類と脳の特性についても解析を進めている。「何秒で」学習するかという点についても解析を行ったが、個別の特性が観察されなかった。また、本年度は、ブレイン・マシン・インターフェイスの操作中の脳活動について論文を投稿し、マイナーリビジョンまで進んでいる。