深層学習に基づく運動イメージEEG分類、皮質源画像の機能的接続を利用する

深層学習に基づく運動想像EEG分類における皮質源イメージングの機能的結合の活用 研究背景と動機 脳-機械インターフェース(BCI)は、関連する神経経路や筋肉に依存せずに脳活動情報を直接デコードし、外部デバイスとの通信や制御を実現するシステムです。BCIシステムにおいて、よく使われる信号には脳波(EEG)、脳磁図(MEG)、および機能的磁気共鳴画像(fMRI)が含まれます。その中でも、EEGは非侵襲、実施の容易さ、低コスト、倫理的チャレンジがないなどの利点から最も一般的に使用されます。 運動想像(Motor Imagery, MI)はBCIの重要なパラダイムで、刺激条件がない場合でも、運動想像タスク中に運動想像EEG信号(MI-EEG)が自発的に生成されます。MI-EEG信号には、運動意図期間...

創造的過程における学生の芸術的および工学的思考のEEG研究

創造的過程における芸術と工学思考の脳電活動に関する研究 背景と研究動機 創造性は、新奇で価値のあるものを想像する能力として広く認識されています。研究者たちは、成長型思考と固定型思考という2つの創造的思考方法が存在すると発見しました。成長型の創造的思考は、時間と実践によってスキルを向上させることができる一方で、固定型の創造的思考は創造スキルが変えられないと考えられています。教育は創造性の育成において極めて重要な役割を果たし、芸術と工学の分野の学生が創造的なタスクにおいて明確な違いを示すことも研究で明らかになっています。 研究出典 この研究論文「An EEG study on artistic and engineering mindsets in students in creative pr...

動的表現のための時間的集約と伝播のグラフニューラルネットワーク

動的グラフ表現の時間集約と伝搬グラフニューラルネットワーク 背景紹介 動的グラフ(temporal graph)は、連続した時間の中でノード間に動的なインタラクションが存在するグラフ構造であり、グラフのトポロジー構造は時間の経過とともに変化し続けます。このような動的な変化はノードが異なる時間点で異なる嗜好を示すことを可能にし、ユーザーの嗜好を捉えて異常行動を検出する上で非常に重要です。しかし、既存の研究は通常、限られた近隣ノード生成による動的表現を採用しており、これが性能の低下と高いレイテンシーオンライン推論の問題を引き起こしています。これらの課題に対処するために、本論文は新しい時間グラフ畳み込み法である時間集約と伝搬グラフニューラルネットワーク(Temporal Aggregation a...

知識グラフ強化推薦のためのグラフベースの非サンプリング

知識グラフ強化推薦のためのグラフベースの非サンプリング

グラフに基づいたサンプリングなしの知識グラフ強化推薦 近年、知識グラフ(Knowledge Graph, KG)を強化した推薦システムは、コールドスタート問題や推薦システムの可解釈性を解決するために、多くの研究者の関心を集めています。既存の推薦システムは、購入履歴などの暗黙のフィードバックに焦点を当てることが多く、負のフィードバックが不足しています。大部分のシステムは暗黙のフィードバックデータを処理するために負のサンプリング戦略を採用していますが、これでは潜在的な正のユーザー-アイテムの相互作用が見過ごされる可能性があります。他の研究ではサンプリングなし戦略を採用し、観察されていない全ての相互作用を負のサンプルと見なして、各負のサンプルに正のサンプルの確率を示す重みを割り当てています。しかし...

拡散に基づく深層学習法による超微細構造イメージングと体積電子顕微鏡の拡張

拡散に基づく深層学習法による超微細構造イメージングと体積電子顕微鏡の拡張

拡散モデルベースの深層学習アルゴリズムを用いた超解像度イメージングと体積電子顕微鏡の強化 背景紹介 電子顕微鏡(Electron Microscopy、略してEM)は高解像度のイメージングツールとして、細胞生物学の重大な突破口を開いた。従来のEM技術は主に2次元のイメージングに使用されていたが、ナノスケールの複雑な細胞構造を明らかにしてきた一方で、3次元(3D)構造の研究には一定の限界があった。より高度な技術である体積電子顕微鏡(Volume Electron Microscopy、略してVEM)は、連続切片と断層走査技術(透過電子顕微鏡TEMやスキャニング電子顕微鏡SEMなど)を用いて、細胞や組織の3Dイメージングを実現し、細胞、組織、さらには小型のモデル生物のナノスケールの3D構造を抽出...

EEGによる聴覚注意検出のための注意誘導型グラフ構造学習ネットワーク

EEGによる聴覚注意検出のための注意誘導型グラフ構造学習ネットワーク

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...

視覚運動統合タスクによって誘発される脳機能ネットワークの変化

視覚運動タスクにおける機能的脳ネットワークの再編成変化 研究背景 運動の実行は、空間的に近接および離れた脳領域の協調的な活性化に依存する複雑な認知機能である。視覚運動統合タスクでは、運動の実行を計画するために視覚入力を処理および解釈し、環境と相互作用するために人間の動作を調整する必要がある。機能的磁気共鳴画像法(fMRI)に基づく研究は、前頭葉と頭頂葉の領域が視覚運動統合過程で重要な役割を果たすことを示している。さらに、運動感覚皮質も関与している。しかし、既存の研究は主にfMRI技術を用いてこれらのプロセスを探索しており、脳波(EEG)信号に関する研究はそれほど多くない。 多くの研究において、機能的連接性解析を通じて異なる脳領域間の統計的依存関係が明確にされ、異なる条件下でどのように相互作用...

群体事象関連電位成分のベイズ推定:合成データセットと実データセットのためのモデルのテスト

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...

C57BL/6野生型マウスにおける慢性移植皮質内微小電極周辺のニューロン機能的結合性は層依存的に障害される

神経電極の慢性的な埋め込み過程におけるマウス神経機能接続の層依存的影響 はじめに この研究では、慢性的な埋め込み型微細電極がC57BL6野生型マウス脳内の神経機能接続に与える長期的影響を探る。埋め込まれた電極は神経信号の記録と電気刺激を行うことができ、脳-コンピュータインターフェイス(Brain-Computer Interface、以下BCI)システムに広く応用されている。例えば、運動制御や感覚知覚の回復などである。しかし、時間が経つにつれ、埋め込まれた電極による信号は徐々に劣化していく。この劣化は「異物反応」(Foreign-Body Response、以下FBR)によるものであると考えられている。しかし、FBRが具体的にどのように埋め込み周辺領域の神経回路機能とその安定性に影響を与える...

表面筋電図信号のトポロジー:リーマン多様体での手のジェスチャーのデコード

表面筋電図信号のトポロジー構造:リーマン多様体を利用した手のジェスチャーのデコード 本論文はHarshavardhana T. Gowda(カリフォルニア大学デービス校 電子・計算機工学科)とLee M. Miller(カリフォルニア大学デービス校 心理・脳科学センター、神経生理学・行動学科、耳鼻咽喉科-頭頸部外科)によって共同執筆されました。この論文は《Journal of Neural Engineering》に掲載されました。 研究背景 表面筋電図(sEMG)信号は、皮膚の表面にセンサーを設置して運動単位(MU)の活性化からの電気信号を非侵襲的に記録するものです。これらの信号は上肢のジェスチャーのデコードに応用されており、特に切断者のリハビリ、人工肢の強化、コンピュータジェスチャー制御...