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脳波 / ブレイン・コンピュータ・インタフェース / ALS / 深層学習

脳活動のみからコンピュータや外部装置の制御を行うブレイン・コンピュータ・インタフェース (BCI) は、運動機能が低下する筋萎縮性側索硬化症 (ALS) などの患者にとって、非常に重要なコミュニケーション手段である。本研究は、脳波から細分化された脳領域別に分離した信号（信号源電流）を推定し、それらの中から意思に関する情報として生理学的に妥当な信号を深層学習により抽出する手法の確立により、脳波から意思を抽出するBCIの実用可能性を高めることを目的としている。また、確立した頑強性の高いBCIシステムは、ALS患者とのコミュニケーションへ適用し、有効性の検証を行う。
本年度は、事前に電気による感覚刺激と想起した意思の条件づけを行った対象者が「はい」または「いいえ」を想起するBCI実験のデータを使用し、「はい」と「いいえ」のどちらを想起しているかを脳波の信号源電流から深層学習により識別するBCIシステムを構築した。ほぼ全身の筋肉が動かせない閉じ込め症候群のALS患者の計測済みの実験データを用いてBCIシステムの評価を行った結果、チャンスレベルより統計的に有意に高い識別率が得られた。また、識別に有効な脳領域を識別器から特定することができた。今後は、ALS患者で特定された脳領域について、健常者のBCIシステムで特定された脳領域や、空間分解能の高い機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) で得られた結果との比較を行う。

脳波 / ブレイン・コンピュータ・インタフェース / ALS / ブレインマシンインタフェース

本研究では、筋萎縮性側索硬化症（ALS）の進行により眼球運動を含む自発的運動機能を失った患者のための意思伝達システムの構築を目指している。本研究で提案した手法の実現可能性をALS患者の協力の元で検証する計画であるため、新型コロナの感染リスクを鑑み、当該年度は患者との実験は差し控え延期することとなった。
その間、過去に取得したデータを用いたアルゴリズム検討と、ALS患者を対象とした研究を行うための特定臨床研究申請を開始した。それと並行して当該アルゴリズムに関する論文を国際ジャーナルに投稿し採択された。この論文では、シンプルな肯定・否定の返答による脳活動を、多種多様な質問内容の影響を受けずに抽出するための新たな手法を提案しており、この手法の有効性を健常者と完全閉じ込め症候群の患者で示している。
当該年度において患者を対象とした実験は延期することとなったが、特定臨床研究審査に承認され次第実験を実施できるよう準備を進めた。

【研究分担者】
島田洋一	秋田大学	名誉教授	名誉教授	(Kakenデータベース)