運動課題中の高密度皮質脳波電極による神経信号解読性能の評価

カテゴリ：部門大会

論文No：TC2-1-5

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Micro ECoG Array Assessment for Decoding Upper-Limb Trajectories in Center-Out Tasks

著者名：朝比奈 昂洋（情報通信研究機構/大阪大学）,海住 太郎（情報通信研究機構/産業技術総合研究所）,福井 雄翔（情報通信研究機構/大阪大学）,井上 雅仁（情報通信研究機構/大阪大学）,平田 雅之（大阪大学）,鈴木 隆文（情報通信研究機構/大阪大学）

著者名(英語)： Takahiro Asahina (National Institute of Information and Communications Technology),Taro Kaiju (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology),Yuto Fukui (National Institute of Information and Communications Technology),Masato Inoue (National Institute of Information and Communications Technology),Masayuki Hirata (Osaka University),Takafumi Suzuki (National Institute of Information and Communications Technology)

キーワード：皮質脳波,ブレイン・マシン・インターフェース,センターアウトタスクセンターアウトタスク,electrocorticography,brain machine interface,center-out task

要約(日本語)：脳活動計測により外部機器と通信するBrain Machine Interface (BMI) の低侵襲化・高性能化を目指し、脳の表面から信号を取得できる高密度皮質脳波（ECoG）電極の開発が進められている。これまでに当研究室では、高密度ECoGデバイスを感覚野に留置して、感覚刺激応答を指標としてECoGデバイスの性能評価を進めてきた。本研究では、開発した高密度ECoGデバイスの運動課題中の性能評価を目的とした。そのために、運動野および感覚野にまたがって留置した高密度ECoGデバイスから、運動課題（center-out task）中の神経信号を取得・解析した。ニホンザルが画面上の指示に従ってレバーを右腕で動かす間の皮質脳波から、位置・速度の軌跡を再構成した。その結果、運動方向の推定精度は真値との相関係数が0.6を超え、運動中の高密度ECoGデバイスのBMIにおける有効性を確認した。

本誌掲載ページ：48-53p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：945Kバイト