頭蓋内電極を用いた嚥下関連脳活動の解析と解読

• Published in: 喉頭 Vol. 32; no. 2; pp. 165 - 171
• Main Authors: 亀田, 成司, 谷, 直樹, クー, ウィミン, 橋本, 洋章, 栁澤, 琢史, 貴島, 晴彦, 平田, 雅之, 吉峰, 俊樹, 前澤, 仁志, 押野, 悟
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 日本喉頭科学会 01.12.2020
• Subjects: Highγ 帯域; 嚥下時脳活動; 深層転移学習; 頭蓋内脳波
• ISSN: 0915-6127; 2185-4696
• DOI: 10.5426/larynx.32.165

「はじめに」我々の研究室では, 病気や加齢などで失われた嚥下機能をBrain Machine Interface(BMI)の技術を用いて再建することを構想し, 2014年から研究を継続している. BMIとは1)脳活動を計測し, 2)その意味を機械学習などの技術により解読し, 3)外部機器へと出力する, ヒトと外部環境をつなげる技術の総称である. 嚥下BMIの実現のためには, まず1)嚥下時脳活動の計測と解析, が必要である. 嚥下に関連して大脳が活動することはfunctional magnetic resonance imaging(fMRI), positron emission tomography(PET), magnetoencephalography(MEG)などの非侵襲的な脳活動計測法により明らかにされている. また, 2)嚥下時脳活動の解読についても頭皮脳波を用いた解読が報告されている. これらの結果は主に非侵襲的な方法で計測された脳活動を使用しているが, そのような信号にはノイズ混入の問題があり, また時空間分解能が高い脳信号とは言い難い.