徳島大学の研究特集

近赤外分光法を用いた人工知能による意思・欲求検出による意思伝達システム構築のための基盤技術の開発

研究期間 2019/4/1 - 2022/3/31
研究課題名 近赤外分光法を用いた人工知能による意思・欲求検出による意思伝達システム構築のための基盤技術の開発
カテゴリー 全てのクラスター研究クラスター一覧登録クラスター医学保健工学電気電子情報
SDGs 3.保健
クラスター長氏名 伊藤 伸一(大学院社会産業理工学研究部、助教)
所属する研究者氏名 伊藤伸一(徳島大学大学院社会産業理工学研究部 助教 生体信号処理)
福見稔(徳島大学大学院社会産業理工学研究部 教授 ソフトコンピューティング・ヒューマンセンシング)
森健治(徳島大学大学院医歯薬学研究部子どもの保健 看護学分野 教授 小児神経学(発達障害、心身症))
榎本崇宏(徳島大学大学院社会産業理工学研究部 講師 生体医工学)
伊藤桃代(徳島大学大学院社会産業理工学研究部 講師 工学)
森慶子(徳島大学 専門研究員および徳島大学医学部保健学科 非常勤講師)
研究概要

頭皮上から観測される脳活動を計測し,ヒトの意思・欲求を解読するBrain Computer Interface(BCI)を応用した新たな意思伝達システム(Communicator Based on BCI: CBBCI)構築のための基盤技術の確立を目指す.提案するCBBCIは,ヒトの意思・欲求そのものを解読し,解読結果を提示する仕組みを取る.そのため,CBBCIの操作方法を覚える必要が無く,CBBCIを使いこなすための特別な訓練をする必要も無い.CBBCIの構築に当たり,意思・欲求を検出可能な計測箇所の特定,意思を意味する信号の抽出,が必須となる.しかしながら,意思の違い(音楽療法における聴取音楽に対する「聴きたい」という欲求、質問に対する回答「Yes」「No」など)を血流変化で捕らえることが困難である.

 意思・欲求に関連する脳活動部位を特定するために,近赤外脳機能計測法(Functional Near-Infrared Spectroscopy: fNIRS)を用いる.fNIRSは脳組織内の血流変化を計測ことができ,活動している脳活動部位の特定が可能となる.次に,人工知能の技術を用いて意思・欲求に関連する信号の抽出を試みる.最後に,人工知能の技術を用いて,ヒトの欲求(聴取音楽に対する「聴きたい・聴き続けたい」という欲求)およびヒトの意思(質問に対する返答(YesNo))を検出する.

研究概要図


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研究者の役割分担 伊藤伸一:研究総括、意思伝達システム構築のための基盤技術の開発
福見稔:人工知能アルゴリズムの開発
森健治:NIRS測定、NIRSデータの解析
榎本崇宏:生体医工学分野からの評価解析
伊藤桃代:データマイニング、評価
森慶子:NIRS測定、計測トレーニング
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