背景紹介 運動イメージ（Motor Imagery, MI）は、実際の筋肉運動を行わずに想像によって活動を行うことを指します。このパラダイムは脳-コンピュータ・インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）に広く応用され、脳活動を外部装置の制御指令にデコードするために使用されます。特に、脳波（Electroencephalography, EEG）は相対的に安価で、携帯が容易であり、他の神経画像ツールより時間分解能が高いため、BCIに広く使用されています。さらに、このパラダイムは脳卒中患者の神経リハビリテーションに役立ちます。研究によると、ロボット支援の脳-コンピュータ・インターフェース訓練が脳卒中患者の運動リハビリ効果を向上させることができます（論文[5]お...

在今日の教育環境において、学生の学習スタイルを理解することは、彼らの学習効率を向上させるために極めて重要です。特に視覚学習スタイル（visual learning style）の識別は、教師と学生が教育と学習の過程でより効果的な戦略を取るのに役立ちます。現在、視覚学習スタイルを自動的に識別する主な方法は、脳波（Electroencephalogram, EEG）と機械学習技術に依存しています。しかし、これらの技術は通常、アーティファクトの除去および特徴抽出のためにオフライン処理が必要であり、そのためリアルタイムでの適用が制限されています。 この研究は、Soyiba Jawed、Ibrahima Faye、およびAamir Saeed Malikが《IEEE Transactions on N...

柔軟な多チャンネル光ポンピング磁力計MEGシステムを用いた人間の聴覚誘発場の測定 Xin Zhangら、中国科学院蘇州生物医学工学技術研究所、中国科学技術大学、中国広東省仏山市季華実験室および山東省済南市国科医療技術発展有限公司出身の研究者が、2024年に《j. integr. neurosci.》に発表した研究論文です。 背景 磁気脳図(Magnetoencephalography, MEG)は、外部磁場を直接測定する非侵襲的なイメージング技術で、同期して活性化された大脳の錐体神経細胞が生成するものです。光ポンピング磁力計(Optically Pumped Magnetometer, OPM)は、その低コスト、低温不要、可搬性およびユーザーフレンドリーなカスタム設計により、MEGに基づく機...

注意力ガイダンスによるグラフ構造学習ネットワークをEEGベースの聴覚注意検出に応用 学術的背景 “カクテルパーティー効果”は、複数の話者がいる環境で、人間の脳が選択的に一人の話者に注意を向け、他の人を無視する能力を表しています。しかし、聴覚障害者にとってこの状況は大きな課題となります。補聴器や人工内耳などの現代の聴覚補助機器は雑音除去に効果的ですが、リスナーが注目したいシグナルを区別することはできません。聴覚注意検出(Auditory Attention Detection、AAD)タスクは、この問題を解決する潜在能力を持っており、脳から直接注意に関連する情報を抽出します。神経科学研究によると、非侵襲的な神経記録技術である脳波(Electroencephalography、EEG)には、聴覚...

背景紹介 事象関連電位(Event-Related Potentials, ERPs)の研究は、様々な心理プロセスを説明する際に独自の利点を持つなど、脳のメカニズムに関する重要な情報を提供しています。これらの研究では、通常、被験者に特定のタスクを実行させながら、多チャンネル脳波(EEG)を記録し、刺激の種類と被験者の反応に基づいて試行を分類し、各カテゴリの試行の平均値を計算してERPsを算出しています。頭皮表面で記録されたERPsは時間分解能が高いものの、体積伝導効果のため、空間分解能は低くなります。 体積伝導問題を解決する1つの方法は、ブラインドソース分離(Blind Source Separation, BSS)手法を使うことです。BSSを個々の試行データに適用する場合、主な目標は個人の...