音の視覚的完成プロセス強化

Sounds Enhance Visual Completion Processes
R.I. Tivadar, C. Retsa, N. Turoman, P.J. Matusz and M.M. Murray
NeuroImage, vol. 179, pp. 480-488, 2018.

日常的なビジョンには,刺激の検出,図と背景の分離,およびオブジェクトの位置特定と認識が含まれる.このようなプロセスは,多くの場合,情報が少ない状況や多い状況を克服する必要がある.境界線は,オクルージョンやコントラストグラデーションが欠如しているにもかかわらず認識される.これらの主観的輪郭(illusory contour: IC)は,いわゆる中レベルビジョンの一例であり,事象関連電位(event-related potential: ERP)は刺激開始後約100~150msで相関し,後頭頂皮質内で発生する.これをIC効果という.現在,ICの知覚を支える視覚的完成過程は視覚的と考えられている.他の感覚モダリティからの影響は現在不明である.多感覚プロセスが,低レベルの視覚(例えば,検出)および高レベルの物体認識の両方に影響を及ぼし得ることは現在十分に確立されている.それとは対照的に,中レベルのビジョンが多感覚的な利益を示すのかどうか,そしてもしそうなら,どのようなメカニズムを通してなのかは不明である.音はIC効果に影響を与えるだろうという仮説を立てた.我々は,タスクに関係のない音の存在下または非存在下のいずれかでICまたは無輪郭(no-contour: NC)対応物を見た17人の健康な,目が見える被験者から128チャンネルのERPを記録した. IC効果は音によって増強され,刺激後70~170msの期間にわたって活性な脳領域の明確な構成の動員をもたらした.外側後頭皮質(lateral occipital cortex: LOC),下頭頂葉(inferior parietal lobe: IPL),ならびに一次視覚野(primary visual cortex: V1)内のIC関連の線源レベルの活動は,音によって増強された.さらに,これらの領域の活動は,音が存在するときには相関していたが,存在しないときには相関していなかった.刺激の非モード変形を用いた対照実験からの結果は,音が形状形成それ自体よりもむしろICの知覚される明るさに影響を与えることを示唆した.我々は,多感覚プロセスが中レベルの視覚と日常的な視覚的完成プロセスを増強すること,そしてそのメカニズムの一つが明るさの向上であることを初めて実証した.これらの結果は,弱視患者のための治療や視覚補助の設計にとって重要な意味を持つ.

瞑想と注意:行動パフォーマンスと注意制御の事象関連電位における長期的な瞑想者に関する制御研究

Meditation and attention: A controlled study on long-term meditators in behavioral performance and event-related potentials of attentional control
Jo, Han-Gue and Schmidt, Stefan and Inacker, Elisa and Markowiak, Michael and Hinterberger, Thilo
International Journal of Psychophysiology, vol. 99, pp. 33-39, 2016

瞑想の練習は注意の調節を伴うため,注意制御メカニズムを促進すると考えられている.注意ネットワークテスト(ANT)における行動測定を用いた瞑想研究では,注意制御の強化が示されているが,神経メカニズムは未知のままである.今回の研究では,20名の長期にわたって訓練している瞑想者と20名の一致した対照群について,事象関連電位(ERP)および行動データを調べた.結果は,瞑想群では,対照群と比較して特に一致しない標的が提示されている間にエラー反応が少なく,瞑想者間での実行注意制御におけるより高い精度が示された.瞑想者の頭頂部領域のP3における振幅について,一致および不一致の標的が提示されている間は一定のままであり,対照群と比較して不一致な標的が提示されているときに頭頂のP3の振幅がより高いことを示している.瞑想者がANTにおける少ないエラー応答を示し,反応時間に関係なく頭頂P3変調が欠如しているという知見は,注意資源の配分について議論される

被験者間情報とオンライン適応に基づいた教師無しブレインコンピュータインターフェース

Unsuperised Brain Computer Interface Based on intersubject Information and Online Adaptation Shijian Lu, Cuntai Guan, and Haihong Zhang
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING, 2009, VOL.17, NO.2
20180201_tishihara

従来のブレインコンピュータインターフェースは被験者間にわたる脳波記録(EEG)のかなりの変動の問題に対処するためのガイドされた較正手順に依存している.しかしながら,この較正は,エンドユーザに不便をもたらす.本論文では,P300ベースのブレインコンピュータインタフェースでこの問題に対処するオンライン適応学習法を提案する.オンライン操作中に被験者固有のEEG特性を自動的にキャプチャすることにより,新規ユーザはガイド付き(監視された)較正なしでP300ベースの脳コンピュータインタフェースの操作を開始することができる.基本的な原則は,一般的なP300の特徴を捕捉するために被験者のプールの脳波からオフラインで,被験者に依存しないモデルと呼ばれる一般的なモデルを最初に学習することである.新しいユーザにとって、サブジェクト固有のモデルと呼ばれる新しいモデルは,新しい被験者から記録されたEEGに基づいてオンラインで適応され,信頼スコア基づいたに対象に依存しないモデル,または適応された被験者固有のモデルによって予測される.提案された方法を検証するために,10人の健康な被験者を対象とした研究が行われ,肯定的な結果が得られた.例えば,2~4分のオンライン適応(10~20文字のスペル)の後,適応モデルの精度は,完全に訓練された監督された被験者固有モデルの精度に収束する.