皮質脳波の非線形ダイナミクスを用いたリアルタイム脳情報解読

利用皮质脑电图的非线性动力学进行实时大脑信息解码

• 批准号: 22K15623
• 负责人: 福間 良平
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K15623/
• 关键词: 非線形ダイナミクス; 皮質脳波; DMD; Brain-Computer Interface; Electrocorticogram

Dynamic mode decomposition (DMD)を用いることで、多数の計測点で観察された非線形ダイナミクスから事前知識なくモデルを構築することができる。我々の先行研究において、DMDを用いることで頭蓋内脳波から上肢運動内容を高精度で推定できることを示していたが、一方で推定に時間がかかる欠点があった。我々は数式変形を行うことで、トライアルごとに独立な特徴量を得ることで、計算時間を短縮し、正則化の適用を可能とした(特許申請中)。本年度は新たに得られた脳波特徴量(DMD特徴量)の神経科学的性質を明らかにすることを試みた。まず、上肢運動時の頭蓋内脳波から得られたパワーとDMD特徴量を比較した。結果、DMD特徴量の一部はパワーと高い相関を示し、さらに同じ運動を行ったトライアル間でより高い再現性を示すことが明らかになった。即ちDMD特徴量の一部は再現性の高いパワーとしての挙動を示すことが分かった。他のタスクをデコードするにあたってもDMD特徴量がパワーよりも有効であることを示すために、我々の先行研究で用いた動画視聴覚中の皮質脳波に対しても同様の解析を行った。この結果、DMD特徴量を用いるとパワーを用いるよりも高い精度で動画の意味内容が推定可能であることが明らかになった。さらにDMD特徴量の一部は、上肢運動時タスクのように、再現性の高いパワーとしての挙動を示すことが明らかになった。また、予備的な解析でDMD特徴量が他のモダリティにも有効であることが示唆された。

Dynamic mode decomposition (DMD) is used to detect most of the measurement points in a non-linear manner. The first study of DMD is to estimate the movement of upper limbs with high accuracy. The calculation time is shortened and regularization is possible (in the process of license application). This year, we have obtained new information on the nature of the optical system (DMD). When the upper limbs move, the internal waves of the head are compared. The results show that some DMD features are highly correlated, while others are highly reproducible. That is, DMD features are highly reproducible. He is the founder of the Chinese Academy of Social Sciences. The result, DMD characteristic quantity uses in the middle, high precision animation content uses in the middle. Part of the DMD feature is the movement of the upper limb, and the reproducibility of the DMD feature is high. The DMD feature is analyzed in advance.