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（Magnetoencephalography; MEG）は脳活動を非侵襲的にイメージングする手法で、精細な空間情報を捉える点でEEGより優れています。この優位性は主に磁束が電流のように減衰しないためです。しかし、従来のMEG装置は、超伝導量子干渉計（Superconducting Quantum Interference Devices; SQUIDs）を頭皮から3-6センチメートルの距離に配置しており、信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio; SNR）が低く、装置は継続的な低温冷却を必要とします。これによりコストや操作の制限があります。近年、光ポンピング磁力計（Optically Pumped Magnetometers; OPM）が新しい技術としてMEG測定に導入されました。OPMは小型で冷却を必要とせず、理論上はSQUIDと同等の感度を提供できるとされています。

定常視覚誘発電位（Steady-State Visual Evoked Potentials; SSVEPs）は、EEG特徴において突出し、さまざまなBCIシステムの制御信号として多用されています。ほとんどのSSVEP BCIシステムは低周波（<12 Hz）または中周波（12–30 Hz）刺激を使用しますが、これらの周波数の信号は強力です。しかし、低周波および中周波のSSVEPはユーザーのリアルな体験を弱め、視覚疲労やてんかんのリスクを増加させる可能性があります。これに対して、高周波SSVEP刺激はより快適なインタラクティブ体験を提供し、閾値（50-60 Hz）を超えると認識されにくく、疲労感を大幅に軽減し、ユーザー体験を向上させます。しかし、高周波SSVEP-BCIシステムの性能が低いため、実際の応用は少ないです。

この課題を解決するため、本研究では高周波定常誘発視覚野（Steady-State Visual Evoked Fields; SSVEFs）を用いて、OPM-MEG基盤のBCIシステムを構築し、その実現可能性を探求しました。

論文の出典

本研究論文は、Dengpei Ji、Xiaolin Xiao、Jieyu Wu、Xiang He、Guiying Zhang、Ruihan Guo、Miao Liu、Minpeng Xu、Qiang Lin、Tzyy-Ping Jung、Dong Ming ら複数の中国天津大学医工融合と変換医学学院、中国浙江工業大学理学院、アメリカカリフォルニア大学サンディエゴ校、天津市脳機能インターフェースと人機融合の海河実験室の研究者によって共同執筆され、2024年5月30日に《Journal of Neural Engineering》に掲載されました。論文の要旨では、高周波SSVEFsを基盤としたMEG-BCIシステムを構築し、認識されない点滅、ユーザーフレンドリーで高い精度を実現することが鍵となる点が示されています。

研究方法

実験装置と環境

研究チームはアメリカコロラド州ルイビルにあるQuSpin製の第2世代6チャンネル光ポンピング磁力計を使用しました。各磁力計は自立型のセンサーユニットであり、2つの直交方向の磁場を同時に測定できます。無磁場環境を満たすために、センサーはゼロ磁場シールド室に設置され、背景静磁場は約2ナノテスラに低減され、梯度は15ナノテスラ毎メートルを超えないようにされました。

参加者は標準の10/20脳波キャップを着用し、ヘルメットはセンサーの位置を固定し、信号収集の正確さを保証しました。

実験対象

18歳から30歳までの5名（うち1名は女性、全員右利き）が実験に参加しました。すべての参加者は実験前に閉所恐怖症がないことを確認し、実験手順を詳しく理解しました。

刺激提示

研究チームはCyclone IVフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field-Programmable Gate Array; FPGA）で駆動された白色LEDを使用し、9命令閉鎖配列の高周波SSVEFシステムを設計しました。周波数範囲は58-62 Hzで、0.5 Hzの間隔を設けました。光ファイバーを使用して、刺激信号を磁気シールド室に導入し、無磁場環境要件を満たしました。

実験プロセス

各被験者は15セットのオフライン実験を完了し、各セットには3ブロックが含まれ、各ブロックには9つの刺激イベントが擬似ランダム順序で提示されました。各刺激イベントは4秒間持続し、総時間は135秒でした。暗い環境での視覚疲労を軽減するため、休憩期間中は刺激ユニットを常時点灯状態に保ちました。

データ記録と分析

OPM-MEGシステムを使用してデータを記録し、FPGAは刺激トリガ信号を送信しました。内蔵の信号処理ソフトウェアを使用して前処理を行い、無限インパルス応答バンドパスフィルターを採用しました。範囲は55–70 Hzに設定され、FFT（Fast Fourier Transform）を使用して周波数領域特性を分析しました。集成タスク関連成分分析（Ensemble Task-Related Component Analysis; ETRCA）アルゴリズムを使用してターゲット識別とシステム性能評価を行いました。

主要な研究結果

環境ノイズ特性分析

被験者が静止状態での4–70 Hzのスペクトルエネルギーを分析した結果、低周波ノイズが高周波SSVEF信号の検出に影響を及ぼさないことを確認し、MEG信号の正常な検出能力を検証しました。

高周波SSVEFの時域信号特性

刺激開始前200ミリ秒から刺激後400ミリ秒までの波形を分析したところ、視覚潜伏期約200ミリ秒後に信号が安定し、明らかな振幅と位相があることを確認しました。

高周波SSVEFの周波数領域特性分析

FFT分析を通じて、各イベントの目標周波数に明確なエネルギーピークがあり、MEG信号が成功裏に認識されていることが確認されました。すべてのイベントにおいて、z軸のエネルギーがy軸より高く、目標周波数ごとの有意差が示されました（p<0.01）。

高周波SSVEF-BCIシステム性能

オフライン実験では、9命令BCIシステムが平均分類正確率92.98%を達成し、理論最高情報伝達速度（ITR）は58.36ビット/分であり、最高個体ITRは63.75ビット/分（被験者3）であることを示し、短いデータ長（0.7秒）でも高いITRレベルを達成しました。

研究結論

本研究は初めて高周波SSVEFを基盤とするOPM-MEG BCIシステムの実現可能性を探求し、顕著な平均オフライン正確率（92.98%）と印象的な最高ITR（63.75ビット/分）を取得しました。これにより、微小な脳信号を検出する上でのMEGの可能性と実用性が示され、BCIシステムにおけるMEGの発展と実際の応用推進に対する理論および実践的価値を提供しました。

実験のハイライト

1. 革新性強い: 高周波SSVEFを基盤とするOPM-MEG BCIシステムを初めて探求し、従来の低周波SSVEFが引き起こす視覚疲労やてんかんリスクの問題を解決しました。
2. 高い正確率とITR: システムは優れた性能を示し、平均分類正確率は92.98%、理論最高ITRは58.36ビット/分でありました。
3. 多次元信号分析: z軸とy軸信号の共同分析を通じて、システムの分類正確率を大幅に向上させ、多次元分析手法の有望性を示しました。

未来の研究方向

今後の研究では、命令数の拡張および微小なMEG信号特性に適したアルゴリズムの改善に注力し、ITRをさらに向上させる予定です。他の潜在的な応用には、より多くの被験者を対象としたオンライン実験を実施することでシステムの普遍性を証明し、MEGとEEGの連携実験での異なる特性を比較することで、BCIシステムにおけるMEGのより広範な応用を探ることが含まれます。