ブレイン・コンピュータ・インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）は、新たなコミュニケーションと制御技術として近年注目を集めている。脳波（EEG）に基づくBCIの中でも、運動イメージ（Motor Imagery, MI）は重要な分野であり、ユーザーの運動意図をデコードすることで、臨床リハビリテーション、スマート車椅子の制御、およびカーソル制御などの分野に応用されている。しかしながら、EEG信号の低い信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）、非定常性、低い空間分解能および高い時間分解能などの複雑な特性のため、運動意図の正確なデコードには依然として挑戦が残っている。現在のMI基BCIデコードには主に伝統的な機械学習と深層学習の手法が...

前運動段階の脳波図がブレイン・コンピュータ・インターフェースの運動意図識別を支援する 背景と研究目的 ブレイン・コンピュータ・インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）は、神経信号を直接翻訳して人間の意図をデバイスに伝える技術で、幅広い応用の可能性があります[1]。BCIは日常生活、娯楽、通信、リハビリテーション、教育などの多くの分野で変革をもたらす可能性があります。しかし、現段階では、運動意図に基づくBCIにはいくつかの課題があり、特に前運動段階の脳波図（EEG）の特徴が明確でなく、注意力の影響を受けやすいため、運動BCIの性能向上が制約されています。 このような背景から、河北工業大学健康科学と生物医学工学学院、信頼性と知能化電気装置国家重点実験室、天津...

高周波定常誘発視覚野を基盤とした視覚BCIインターフェイス 背景紹介 脳-コンピュータ・インターフェイス（Brain-Computer Interface；BCI）技術は、特定の脳活動信号をデコードすることで、ユーザーが機械を制御することを可能にします。侵襲性BCIは高品質な脳信号を捕捉する点で優れていますが、その応用は主に臨床環境に制限されています。一方、脳波（Electroencephalography; EEG）などの非侵襲的手法は、BCIの広範な応用により実現可能な手段を提供します。しかし、脳脊髄液や頭蓋骨の影響でEEG信号は伝播中に非常に微弱になり、頭蓋骨の多様性や異方性導電性がEEG信号の位置を特定するのを困難にします。 磁源イメージング（Magnetoencephalograp...

パーキンソン病(Parkinson’s Disease、PD)の患者は一般的に歩行障害を経験し、これは彼らの生活の質に深刻な影響を与えます。以前の研究では、基底核のβ帯域(15-30Hz)の振動活動が歩行障害に関連している可能性がありますが、歩行プロセス中のこれらの振動活動の正確な動的情報はまだ明らかになっていません。さらに、既存の研究では、音声キューがPD患者の歩行運動学を改善することが分かっています。この音声キューの神経生理学的メカニズムをより良く理解すれば、適応型深部脳刺激(ADBS)技術を使って歩行障害を治療できる可能性があります。そこで、本研究では、歩行プロセス中の視床下核(subthalamic nucleus、STN)の振動活動の動的特性を描写し、音声キューが歩行を調節する神経...

神経形態ハードウェアにおける脳に倣った計算原理を用いた学習逆運動学 背景と研究動機 現代のロボティクスの分野では、自律的な人工エージェントの低遅延神経形態処理システムを実現することに大きな可能性がある。しかし現在のハードウェアは変動性と低精度があり、そのためその安定性と信頼性を確保することが厳しい課題となっている。これらの課題に対処するため、研究者たちは脳にインスパイアされた計算原理（computational primitives）を利用しています。例えば、三重スパイクタイミング依存プラスティシティ（triplet spike-timing dependent plasticity）、基底核に基づく脱抑制メカニズムおよび協力競技ネットワークなどを運動制御に応用しています。 本研究では、混合...