上肢運動デコーディングのための有用な皮質脳波の特徴

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MBE18007

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 医用・生体工学研究会

発行日: 2018/03/20

タイトル(英語): Useful electrocorticography feature in decoding of upper limb movement

著者名: 山中 夏生(大阪大学),鈴木 隆文(大阪大学/情報通信研究機構)

著者名(英語): Natsuki YAMANAKA(Osaka University),Takafumi SUZUKI(Osaka University/National Institute of Information and Communications Technology)

キーワード: ブレインマシンインターフェース|皮質脳波|脳情報デコーディング|上肢運動|機械学習|ニューラルネットワーク|Brain Machine Interface|electrocorticography|brain decoding|upper limb movement|Machine Learning|Neural NetWork

要約(日本語): ブレインマシンインターフェースは、神経信号を用いて機械を動かす技術であり、臨床応用が期待されている。中でも義手応用には、皮質脳波からの上肢運動デコーディングの精度向上が重要な課題としてあげられる。本研究では、デコーディング精度向上のための皮質脳波の特徴を求める方法について検討した。具体的には神経信号の特徴を腕運動の類似性等の観点から解析した結果、精度向上を望める有用な特徴が示された。

要約(英語): Brain-machine-interface (BMI) is a technology to control prosthetic body parts using neural signals. We aimed to develop an optimal decoder for the reconstruction of upper-limb movement from multi-channel electrocorticogram recorded during reaching behavior. We found some notable features that directly contributed to the improvement of the decoder.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,487 Kバイト