聴覚注意デコーディングに基づく脳機械インターフェースの教師なし精度推定に関する研究 学術的背景 複雑な聴覚環境において、人間は特定の音源に選択的に注意を向け、他の干渉音を無視する能力を持っています。この現象は「カクテルパーティー効果」（cocktail party effect）と呼ばれています。選択的聴覚注意デコーディング（Selective Auditory Attention Decoding, AAD）技術は、脳波（Electroencephalography, EEG）などの脳信号を解析し、ユーザーが注目している音源を解読します。この技術は、神経指向型補聴器（neuro-steered hearing aids）や脳機械インターフェース（Brain-Computer Interfa...

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...