研究背景及目的 近年では、脳-コンピュータインタフェース（Brain-Computer Interface、BCI）システムが神経工学および神経科学の分野で広く応用され、脳波（Electroencephalogram、EEG）は中枢神経系の異なるニューロン集団の活動を反映するデータツールとして、これらの分野で重要な研究テーマとなっています。しかし、EEG信号は低空間分解能、高時間分解能、低信号対雑音比、および個体差が大きいという特徴があり、信号処理および正確な分類において大きな課題となっています。特に運動想像（Motor Imagery、MI）というEEG-BCIシステムの一般的なパラダイムにおいて、異なるMIタスクのEEG信号を正確に分類することは、BCIシステムの機能回復およびリハビリテ...
EMG駆動のロボットハンドトレーニングが慢性脳卒中患者の半球間バランスの回復に与える神経メカニズム：動的因果モデリングによる洞察 脳卒中は一般的な障害の原因であり、多くの脳卒中生存者は上肢麻痺を患います。上肢機能の障害は6ヶ月以上続くことが多く、完全回復する生存者は少数（12％未満）です。これらの患者の日常生活能力を回復させ、生活の質を向上させるために、研究者たちは脳卒中後のリハビリプランの開発に取り組んでいます。 近年、ロボット補助装置を使用した上肢のリハビリに関する研究が広く注目を集めています。ロボットリハビリは一貫性のある、集中的かつインタラクティブなトレーニング体験を提供し、患者の積極的な参加を促します。総合的な分析では、ロボット補助トレーニングを受けた個体は上肢のFugl-Meye...
脑機インターフェース（Brain-Computer Interface, BCI）技術は近年急速に発展しており、末梢神経や筋肉を介さず、大脳を直接制御する先端技術として注目されています。特に運動イメージ（Motor Imagery, MI）脳波（Electroencephalography, EEG）の応用において、BCI技術は大きな可能性を示しています。MI-EEG信号を分析することで、身体障害や神経筋退化の患者の生活の質を向上させる手助けが可能です。しかし、個人間の差異や大脳活動の安定性、低信号雑音比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）などの要因により、複雑なEEG信号から有効な特徴を抽出し、MI-EEG分類システムの精度を向上させることは依然として大きな課題となって...
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...
电子電気工程師学会 (IEEE)《神経系统与康复工程事务》2021年第29卷刊登了一篇题为《一种基于注意力深度学习的单通道EEG睡眠阶段分类方法》的文章。本文由Emadeldeen Edele、Zhenghua Chen、Chengyu Liu、Min Wu、Chee-Keong Kwoh、Xiaoli Li及Cuntai Guan等学者撰写。文章的主要目的是提出一种新型的基于注意力的深度学习模型，用于通过单通道的脑电图（EEG）信号进行自动睡眠阶段分类。 研究背景 睡眠是人类重要的生理过程，直接影响到每日生活的各个方面。有研究表明，高质量的睡眠能够促进身体健康和脑功能的提升，而睡眠中断则可能导致失眠或睡眠呼吸暂停等睡眠障碍。睡眠阶段（如浅睡和深睡）对免疫系统、记忆和代谢等起着关键作用，因此...
論文題目：リスクのある意思決定におけるヒューリスティックスは情報の選択的表現と関連する 研究背景 選択を行う際に、個人は互いに違いがあるだけでなく、規範理論の提案からも逸脱する。これらの違いの一つの説明は、個人が選択肢を評価する際に独特の情報表示の好みを持っていることである。本文の著者は、選択の評価過程において、個人が異なる情報源に依存することが、最も情報価値のある刺激の選好表現を反映しているという仮説を提唱している。 近年の意思決定理論では、個人は期待効用を計算することで選択の価値を評価すべきとされている。しかし、心理学者は長い間、参加者が完全に期待効用の計算戦略に従うのではなく、ヒューリスティックな方法を使用することを観察してきた。これらのヒューリスティックな方法には、効用または確率情報...
全脳振動ミクロ状態パターンのライフスパンにわたる変化の分析における磁気脳波計（MEG）の応用：ケンブリッジ老化・神経科学センターのコホート研究 研究背景 人口の高齢化問題が日増しに深刻化する中、高齢化過程の神経生理学的変化を理解することがますます重要になっています。老化した脳は多くの神経変性疾患の主要なリスク要因であるが、全脳の振動活動が健康な老化にどのように影響を及ぼすかは完全には解明されていません。細胞レベルでは、神経細胞の生体電気化学特性により、これらは電磁場を生成することができ、その変化を検出することは潜在的な組織病理学的生物標識として役立つ可能性があります。5種類の典型的な振動脳信号（デルタ波、シータ波、アルファ波、ベータ波、ガンマ波）は広く研究されていますが、それらが老化において...
ALSの皮質神経生理特性解析およびバイオマーカーとしての可能性研究 背景 Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) 亦称筋萎縮性側索硬化症は、成人発症の神経変性疾患であり、大脳、脊髄および周辺運動システムの完全性が徐々に失われることが特徴です。臨床および遺伝学的研究により前頭側頭葉認知症との重複が明らかにされ、複数の上位経路が特定されましたが、現在のところ疾患進行を遅らせる効果的な薬物療法は存在せず、現行の試験は生存期間の延長などの結果に依存しており、感度が低いです。より個々の疾患活動に密接に関連するバイオマーカーが急務であり、新薬効果を迅速に検証するために不可欠です。 出典 この研究は、Michael Trubshaw、Chetan Gohil、Katie Y...
背景紹介 人類言語処理の顕著な特徴の一つは、保存されている辞書要素、すなわち語彙を必要に応じて組み合わせる能力にあり、それによって現在の意味を生成または変更する柔軟性を持ちます。このプロセスの核心は、リアルタイムでどのように意味表象を構築するかにあります。文法構造生成に関する研究は順調な進展を遂げ、有意義な議論を引き起こしてきましたが、新しい意味の配置が時間の経過とともにどのように表されるかについての研究は比較的少ないです。ジョンズ・ホプキンス大学の研究チームは既存の文献に基づき、否定操作が言語の中でどのように形容詞の意味表象に影響を与えるかを専門的に調査しました。この研究は、リアルタイムで人間の脳がどのように意味の変化を表現するかを理解するための基盤を提供します。 論文の出典 「Negat...
言語感知に対する神経振動の位相依存性：学際的研究報告 背景紹介 言語感知過程において、神経振動の位相は神経表象の分離および感知決定において重要な役割を果たします。しかし、具体的な位相符号化のメカニズムはまだ明確ではありません。本研究は、位相符号がどのようにして言語単位の確率に基づき感知されるのかを明らかにすることを目的としています。さらに、この位相符号化の領域特異性も探求しました。これらの結果は、神経振動が神経細胞の興奮性をもとに言語神経表象を分離することを示しています。 論文の出典 この論文は、Sanne Ten Oever、Lorenzo Titone、Noémie Te Rietmolen、Andrea E. Martinによって完成されました。主要な所属機関は、マックス・プランク心理...