トレッドミル歩行中の頭皮脳波(EEG)における無視できる運動アーチファクト

Negligible Motion Artifacts in Scalp Electroencephalography (EEG) During Treadmill Walking
Kevin Nathan, Jose L. Contreas-Vidal
Frontiers in human neuroscience, 13 JANUARY 2016

“アクティブ電極頭皮脳波(EEG)に基づく最近のモバイル脳/ボディイメージング(MoBI)技術は,トレッドミルウォーキング,オーバーグラウンドウォーキングやその他のロコモティブタスクとノンロコモティブの全身運動を含むアクティブ無制限運動行動中の脳ダイナミクスの取得とリアルタイム分析を可能である.残念なことに,MoBIプロトコルは,運動アーチファクトを含む生理学的および非生理的アーチファクトを生じやすく,EEG記録を汚染する可能性がある.ロコモティブタスクにおいてこれらのアーチファクトを定量化するためのいくつかの試みがなされてきたが,方法論的な落とし穴のために決定的な結果は得られていない.本稿では,ワイヤレス64 チャンネルアクティブEEG システムと被験者の頭部に取り付けられたワイヤレス慣性センサーを使用して,3つの異なる速度(1.5,3.0,および4)でトレッドミルウォーキング中の頭皮脳波におけるモーションアーチファクトの潜在的な影響を調べた.実験装置は,最先端の市販の機器を使用して優れた測定方法に従って設計され,測定値はフーリエ解析とウェーブレットコヒーレンスアプローチを使用して解析された.先の主張とは反対に,歩行速度が4.5km / hに近づくときには注意が払われるべきであるが,被験者の運動はトレッドミル歩行中のEEG測定に有意に影響を及ぼさなかった.全体として,これらの調査結果は,MoBI 法が神経,認知,およびリハビリテーション工学の応用において安全に展開される方法を示唆している.”

運転者の眠気を予測するためのEEG / NIRS併用システムの利用

Utilization of a combined EEG/NIRS system to predict driver drowsiness
Thien Nguyen, Sangtae Ahn, Hyojung Jang, Sung Chan Jun, Jae Gwan Kim
Scientific reports, 7: 43933, 2017

運転者の居眠りによる多数の自動車事故は多くの国々にとって重大な懸念である.この問題を解決するために,数多くの対策方法が提案されている.しかしながら,居眠り検出の精度が不十分であるため,結果は不鮮明であった.本研究では,運転者の眠気を検出するための新しいアプローチ,EEGとNIRSの組み合わせを提案する. EEG,EOG,ECGおよびNIRS信号は,被験者が覚醒および眠気状態の両方を伴う模擬運転作業中に測定された.瞬目率,目の閉じ具合,心拍数,アルファおよびベータバンドパワーを使用して被験者の状態を特定した.最も有益なパラメータを見つけるために,EEGおよびNIRS信号に対して統計的検定が行われた.覚醒状態と眠気状態を分類するために,フィッシャーの線形判別分析法が採用された.時系列分析を使用して眠気を予測した.前頭葉におけるオキシヘモグロビン濃度変化およびベータバンドパワーは.2状態の間で最も異なることが明らかになった.さらに,これら2つのパラメータは,覚醒状態から眠気状態への遷移によく対応している.オキシヘモグロビン濃度変化の急激な増加は,ベータバンドパワーの劇的な減少と共に,最初の目の閉鎖の数秒前に起こった.

精神的疲労が応答抑制に及ぼす悪影響:ERP研究

The impairing effects of mental fatigue on response inhibition: An ERP study
Zizheng Guo, Ruiya Chen, Xian Liu, Guozhen Zhao, Yan Zheng, Mingliang Gong, Jun Zhang
Plos one, vol.13, pp.e0198206, 2018

“精神疲労は応答抑制低下の主要な原因の一つである.本研究は,運転者の反応抑制に対する精神的疲労の悪影響を調査することを目的とした.応答阻害に対する精神的疲労の影響は,90分の疲労操作課題の前後にGo / NoGo課題を実行した時の脳活動と行動指標を比較することによって評価された.運転群の参加者は疑似運転課題を実行し,対照群の個人は同じ時間映画を見た.運転群の参加者において,より高いレベルの精神的疲労を確認し,高い割合の閉眼率や車線位置からの大きい側方偏差を有することが判明した.精神的疲労の操作後,反応時間とミス率の増加,NoGo-N2の潜伏時間およびGo-P3潜伏時間の遅延,そしてNoGo-P3振幅の減少を観測した.これは視覚刺激評価の遅延と注意資源の可用性の低下により精神的疲労が抑制過程の速度を遅らせることが判明した.これらの知見は,精神的疲労が反応抑制阻害する仕組みの根底にある神経学的メカニズムを明らかにした.”

転送エントロピーによる眠気運転中のEEG情報転送の変化の識別

Identifying changes in EEG information transfer during drowsy driving by transfer entropy
Chih Sheng Huang, Nikhil R Pal, Chun Hsiang Chuang, Chin Teng Lin
Frontiers in human neuroscience, vol. 9, OCTOBER 2015

眠気運転は自動車事故の主な原因である.以前の研究では,眠気がある運転中においてのさまざまな皮質領域の脳の動態を理解するために,脳波(EEG)活動の分析などのニューロイメージングベースのアプローチが使われていた.しかし,この警戒の変化に対応する脳領域間のカップリングは未だに不明である.眠気運転の根底にある神経メカニズムの包括的な理解を得るために,この研究では,伝達エントロピー,情報理論に基づく効果的接続性のモデルのない測定を使用した.運転能力に由来する警戒レベルが覚醒から眠気に変化したときの脳領域間の情報伝達のパターンを調査する.結果は,前頭部,中央部,および頭頂部の領域の対の間のカップリングが中程度の警戒度で増加したことを示しており,これは皮質-皮質相互作用の増強が課題遂行を維持し行動の喪失を防ぐために必要であることを示唆する.さらに,警戒レベルが低下するにつれて,後頭部関連の連結性の大きさは単調に減少し,これは眠気中の感覚刺激の皮質ゲーティングをさらに支持する.トランスファーエントロピーによって測定された脳領域間の相互関係の神経生理学的証拠は眠気運転中の皮質-皮質伝達の理解を高める可能性がある.

アモーダル補完に関する神経画像所見: レビュー

Neuroimaging Findings on Amodal Completion: A Review
J. Thielen, S.E. Bosch, T.M. vanLeeuwen, M.A. vanGerven and R. vanLier
i-Perception, vol. 10, no. 2, p.2041669519840047, 2019.

モーダルコンプリートとは,物理的に部分的に隠されていても,完成した物体を知覚する現象のことである.この総説では,アモーダル補完の神経相関に関する様々な神経画像研究から得られた結果の広範な概要を提供する.低レベルと高レベルの皮質領域がアモーダル補完に関与しているかを説明する.フィードフォワード,リカレント,およびフィードバックプロセスを切り離しながら,どのようにアモーダル補完が展開するかの概要を説明する.さらにどのようにアモーダル補完が神経細胞レベルで表されるのかを議論する. V1やV2などの低レベルの視覚領域の関与はまだ明らかではないが,外側後頭部複合体や紡錘状顔領域などのいくつかの高レベル構造は,それぞれ物体や顔の閉塞に対して不変であるように見え,いくつかの運動領域は物体の永続性をコードする.アモーダル補完のタイミングに関するさまざまな結果は,フィードフォワード,反復,およびフィードバックの各プロセスを組み合わせることを示唆する.高レベルの表現とは反対に,隠された物体の見えない部分が見えているかのように表現されるかどうかを議論する.アモーダル補完に関する多くの疑問が残っているが,このレビューはこれまでに報告されたニューロイメージング所見の概要を提示し,計算モデルからのいくつかの洞察をまとめ,モーダル補完などの他の知覚的補完プロセスの研究を結び付ける.結論として,アモーダル補完は,さまざまな種類の不完全な網膜情報を扱うための解決策であり,刺激の複雑さと顕著性に強く依存し,観察されるさまざまな神経パターンも引き起こすことが示唆される.

マインドフルネス瞑想中の生理学的信号の変化

Change in physiological signals during mindfulness meditation
Ahani, Asieh and Wahbeh, Helane and Miller, Meghan and Nezamfar, Hooman and Erdogmus, Deniz and Oken, Barry
Neural Engineering (NER), pp.1378-1381, 2013

マインドフルネス瞑想(MM)は内的な精神的習慣であり,瞑想の効果により安静状態でも注意状態が維持される.MM 介入は,ストレスレベルが高い高齢者の集団に対して行われた.本研究では,瞑想中の脳波(EEG)と呼吸信号を信号処理し,瞑想状態の定量化を行った. 6 週間の瞑想介入の後,34 人の初心者の瞑想者についてEEG と呼吸のデータを収集し分析した.収集したデータを瞑想状態を判断する客観的マーカーとして評価するためにスペクトル分析およびサポートベクターマシン(SVM)分類で分析した.アルファ,ベータ,シータ周波数帯で瞑想とコントロール条件の違いを考察した.さらに,EEG 信号のみを使用した場合よりも,瞑想条件と制御条件を区別する際の精度が高いEEG および呼吸信号を使用した分類器を確立した. EEG と呼吸に基づく分類器は瞑想実践のための客観的なマーカーである.将来の研究では,この分類器を使用してさまざまなレベルの瞑想の深さと瞑想の経験を定量化する必要がある.客観的な生理学的瞑想マーカーの開発は方法の厳しさを強化することによって心身医学分野が進歩することを可能にする.

第三者の罰による複数脳の接続性:脳波ハイパースキャニング研究

Multiple-Brain Connectivity During Third Party Punishment: an EEG Hyperscanning Study
A. Ciaramidaro, J. Toppi, C. Casper, C. Freitag, M. Siniatchkin and L. Astolfi Scientific reports, vol. 8, no. 1, p.6822, 2018.

“同情は,他者の苦しみに対する特有の感情的反応であり,苦しみを和らげたいという願望を伴う.この利他的行動は,たとえ見知らぬ人であっても,非難された人の行動にペナルティが課される利他的な罰によって明らかにされる.
我々は,2種類の手法を適用することによって,同情が多面的な社会的行動であり,利他的な罰を予測可能であるという実証的証拠を与えた.特に,脳波ハイパースキャニングによる複数脳の接続性の研究によって,第三者の罰(third-party punishment:TPP)実験におけるリアルタイムな社会的相互作用時の同情を調査した.我々は,個人および対人間の行動および心理的な要因と特有の接続パターンの関係を明らかにした.したがって,本稿の結果は,同時計測および複数脳の接続性に基づく生態学研究が複雑な社会現象の分析に適していることを示唆する.”

課題における記憶作業負荷の評価のためのワイヤレスEEG 信号の使用

Using Wireless EEG Signals to Assess Memory Workload in the n-Back Task n-back
Jacek Gwizdka, and W. Art Chaovalitwongse
IEEE,Volume 46, Issue 3, Pages 424-435, June 2016

生理学的尺度である脳波記録(EEG)信号を用いた精神的な作業負荷の評価は活発な分野である.近年,EEGや他の生理学的信号を計測できる多数の無線取得システムが利用可能になった.このような無線システムを応用して認知的作業負荷を評価したりその性能を評価する研究はほとんど存在しない.本稿はよく知られているN-back課題において記憶の作業負荷レベルを評価するための一般的な無線システム(Emotiv EPOC ヘッドセット)の可能性を調べるための最初のステップである.我々は自動アーチファクト除去アルゴリズム,広範囲の特徴抽出技術,個人ごとの特徴スケーリング法,情報理論に基づく特徴選択法,および近位サポートベクターマシンに基づく分類モデルを統合した信号処理と分類のフレームワークを開発した.実験の結果として無線で収集されたEEG 信号は9 人の被験者の異なる記憶作業負荷レベルの分類に用いることができることが示された.最低の作業負荷レベル(0-back)と活発な作業負荷レベル(1,2,3-back)の間の分類精度は100%に近かった.1-back と2-back の最良な分類精度は80%,1-back と3-back は84%であった.この研究は無線取得システムと先進的なデータ分析及びパターン認識技術は現代社会における多種多様な認知活動に従事する人間の精神的作業負荷レベルのリアルタイムモニタリング及び識別を達成していることを示唆する.

空間源推定のEEG ニューロフィードバックは努力を必要としない思いやり瞑想中の脳活動と主観的評価を結び つける.

Source-space EEG neurofeedback links subjective experience with brain activity during effortless awareness meditation
空間源推定のEEG ニューロフィードバックは努力を必要としない思いやり瞑想中の脳活動と主観的評価を結び つける.
Remko van Lutterveld, Sean D.Houlihan, Prasanta Pal, Matthew D.Sacchet, Cinque McFarlane-Blake, Payal R.Patel, John S.Sullivan, Alex Ossadtchi, SusanDruker, Clemens Bauer, Judson A.Brewer
Neuroimage, vol.151, pp. 117-127, 2017
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【背景】
瞑想はますます精神疾患にとって有益な効果を示している.しかし,瞑想を学ぶことは簡単に識別可能な外的兆候がないため,単純ではなく,また直接のフィードバックは不可能である.瞑想が後部帯状皮質(PCC)と相関することが判明しているため,我々はPCC からの空間源EEG のニューロフィードバックが容易な意識(瞑想の主要な要素)の主観的経験と参加者が信号を自発的に制御できるかどうかを試した.
【方法】
16 人の瞑想初心者と16 人の瞑想熟練者が研究に参加した.瞑想初心者は基本的な瞑想の練習を行うために簡単に訓練され,徐々に挑戦的なニューロフィードバックのテストバッテリーで容易な意識の主観的な経験を誘導した.瞑想熟練者は同じテストバッテリーでこの状態を誘発するために自己選択の瞑想練習を行った.ビームフォーマーアルゴリズムを用いて抽出されたガンマバンド(40-57Hz)PCC 活性に基づいて,ニューロフィードバックが提供された.PCC の活動と容易な意識の主観的経験との関連性は,口頭による厳密な調査によって評価された.
【結果】
どちらのグループも,PCC 活動の低下が,高い中央信頼度(0-10 のリッカート尺度で初心者:8 人,経験者:9 人)で,容易な意識に対応していると報告した.どちらの群も,PCC の活動と容易な意識の主観的経験(初心者:8 人,経験者:9 人)の間で,その時々の中央値のの高い相関を示した.どちらのグループも簡単に意識瞑想を実践することにより,意識のない方向にPCC 信号を自発的に制御することができた(初心者:時間の中央値%=77.97,P = 0.001; 経験豊富:89.83,P <0.0005). 【結論】 これらの知見は,EEG 神経フィードバックを利用して脳活動の客観的測定値と容易に意識する主観的経験とを結びつける可能性を支持し,このパラダイムが瞑想訓練の道具として潜在的に有用であることを示唆する."

動画に対するマルチモーダルな感情認識

Multi-Modal Emotion Recognition in Response to Videos
IEEE transactions on affective computing, Vol.3, No.2, pp.211-223, 2012
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本研究では,脳波(EEG),瞳孔応答,注視距離を用いて,情動タグを復元することを目標に,ユーザに依存しない感情認識手法を提案している.まず,映画やインターネット上から外的な感情的コンテンツを含む20 のビデオクリップを選択した.その後,感情的なビデオクリップの視聴時に,24 人の参加者からEEG および視線データの記録を行った.それぞれのビデオクリップに対して,オンラインアンケートを使用した予備調査から,覚醒度および誘発性度の中央値を用いて定義した.参加者の回答に基づいて,各次元の3 つのクラスを定義した.覚醒度において,穏やか,興奮,活性化と定義され,誘発性度は不快,中立,快と定義した.覚醒度および誘発性度の3 つの感情的なラベルの1 つを身体反応の分類によって決定した.1 人の被験者内における交差検証を用いて、ユーザーに依存しない分類能力を調査した.モダリティ融合戦略とサポートベクターマシンを用いて,3 つの誘発性度のラベルにおいて最大68.5%,覚醒度の3 つのラベルにおいて最大76.4%という分類精度が得られた.結果,ユーザーに依存しない感情認識が,覚醒評価のための個々の自己報告よりも優れており、誘発性度評価では分類精度が低下していないことを示した.