運動想起脳活動の動的モード抽出と相互作用の解析ー楽器演奏動作を用いた基礎的研究ー

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS2-7

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Dynamic Mode Decomposition and interaction analysis of brain activity during motor imagery - Basic research on the movement of playing a musical instrument

著者名: 佐藤 仁（東京大学）,森 史奈（東京大学）,近藤 薫（東京大学/東京フィルハーモニー交響楽団）,杉野 正和（東京大学）,神保 泰彦（東京大学）,神崎 亮平（東京大学）,小谷 潔（東京大学）

著者名(英語): Jin Sato (The University of Tokyo),Fumina Mori (The University of Tokyo),Kaoru Kondo (The University of Tokyo/TOKYO PHILHARMONIC ORCHESTRA),Masato Sugino (The University of Tokyo),Yasuhiko Jinbo (The University of Tokyo),Ryohei Kanzaki (The University of Tokyo),Kiyoshi Kotani (The University of Tokyo)

キーワード: ブレイン・コンピューター・インタフェース|運動想起|楽器演奏|動的モード抽出|ヒルベルト変換位相同期|Brain-Computer Interface|motor imagery|Playing the musical instrument|Dynamic Mode Decomposition|Hilbert transformPhase Synchronization

要約(日本語): Brain-Computer Interface (BCI) は脳活動から外部機器を直接制御するインタフェースである．運動想起BCIは筋肉を動かさずに運動を想像する際に誘発される脳波を利用しており, 随意運動に障害を抱える人の日常生活の支援方法として有効と考えられている. 問題点として, 複雑な運動を想起するBCIの識別率が低いことや想起する運動とBCIの選択肢が対応していないことが挙げられる．
一方で，演奏動作は片手・両手，口の協調運動があり，複雑な動作を正確に実施できるためにBCIにおける想起課題として有用な可能性がある.
そこで本研究では，楽器の演奏を想起することで，片手運動や両手運動などにおける脳波の同期や減衰・回復に関わる特徴を動的モード分解とヒルベルト変換を用いた位相同期解析によって評価し，BCIにおける基礎的な知見を得る．