Turbo-Satori:リアルタイム機能的近赤外分光法のためのニューロフィードバックと脳コンピューターインターフェースツールボックス

Turbo-Satori: a neurofeedback and brain-computer interface toolbox for real-time functional near-infrared spectroscopy
Luhrs, Michael and Goebel, Rainer
Neurophotonics, vol.4, No.4, pp. 041504, 2017
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“Turbo-Satoriは,リアルタイム機能的近赤外分光法(fNIRS)のための神経フィードバックと脳コンピュータインタフェース(BCI)ツールボックスである.リアルタイムの前処理および分析から神経フィードバックおよびBCIアプリケーションまでの複数のパイプラインが組み込まれている.ツールボックスは有用性に重点を置いて設計されており,リアルタイム実験のセットアップと実行を迅速に実行することができる. Turbo-Satoriは,リアルタイムの一般的な線形モデル計算に高度な再帰最小二乗法を使用し,高度なBCIアプリケーション用のSVM教師あり学習を使用している.これは,一般的なNIRx fNIRSハードウェアと直接通信し,最大6時間の録音実験中に,すべてのサンプリング間隔の計算時間を大幅に変更することなく,計算をリアルタイムで実行できるように幅広くテストされた.高度な処理機能に即座にアクセスできるようにすることで,fNIRSのデータ収集と処理の分野で,学生や非専門家にもこのツールボックスを使用可能である.柔軟なネットワークインターフェースにより,第三者の刺激アプリケーションは,処理されたデータおよび計算された統計にリアルタイムでアクセスし,この情報を神経フィードバックまたはBCIプレゼンテーションに容易に組み込むことが可能である.”

脳機能接続のオンライ可視化

Online visualization of brain connectivity
Journal of Neuroscience Methods, Vol.256, p.106-116, 2015
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背景 リアルタイム脳機能マッピングやニューロフィードバックのような脳活動を視覚化する実用的なアプリケーショ ンが構築される一方で,脳機能の接続性に関する分野では視覚化アプリケーションはまだ充分に発展していない. 加えて,接続性の推定は技術的にも難しいためオンラインアプリケーションにおいて脳機能接続性に関する実用 的な使用は避けられてきた.
提案手法 本研究では,オンライン脳波計測時における独立した信号源間の接続性を推定し,可視化することができるアル ゴリズムを提案する.
結果 信号源の抽出と接続性の推定に有効な CSPVARICA のような処理のコアプログラムは Python のツールボックス としてSCoTをオープンソース化している.我々は初めてオンライン上での接続性の可視化を実現可能にした.本 実験では 12 名の被験者に参加協力をして頂き,眼球の開閉によるレストと左右手運動想起で構成されているタス クを行った.接続パターンは 4 名の被験者において 2 つの運動想起間で顕著に異なった.また 7 名の被験者にお いてはレスト区間で異なる接続パターンが観測された.
既存手法との比較 既存の脳機能接続性に関する研究ではオフラインでの手法が主である.それに対して,オンラインでの接続性推 定の研究はさほど行われていない.例えば,一人の被験者に対して着用可能なウェアラブル型の EEG 端末を基に した Glass Brain Project は有名な Science 紙でかなりの注目を昨年浴びた.しかしながら,彼らの手法は多数の 被験者において有効な手法ではない.
結論 我々は EEG 計測時にオンラインで接続性パターンを観測した.これはリアルタイムで接続性を分析するための初 段階の試みである.

EEG, Connectivity, ICA, Real-time, Visualization