Transcript 脳活動から運動を再現する要素技術

脳活動計測で
「指先の動きを再現する」技術
ＡＴＲ脳情報解析研究所
所長 佐藤雅昭
2010.10.20
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運動再構成の要素技術
I. 階層変分ベイズ法による
高精度な脳活動推定
II. スパース推定による
効率的な特徴抽出
ATRにおけるNICT委託研究「複数モダリティー
統合による脳活動計測技術の研究開発」の成果
2010.10.20
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脳活動から運動を再現する要素技術(I)
階層変分ベイズ法による
高精度な脳活動推定
2010.10.20
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人間の脳機能を測る
ダメージを与えず（非侵襲）に計測できることが必要
非侵襲的脳計測技術
fMRI（機能的
核磁気共鳴像）
(Ogawa+, 1990)
観測対象 時間解像度
血流量
変化
空間解像度
秒
ミリメートル
ミリ秒
センチメートル
（逆問題解法
に依存）
SIEMENS、提供ATR-Promotions
神経電気
活動
MEG（脳磁図）
横河電機（株）
fMRIの普及により脳機能地図の解明は飛躍的に進歩
複数の計測データを組み合わせて高い時空間解像度を実現
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MEGセンサ信号には
様々な領野の
脳活動が混じっている
ＭＥＧセンサ信号
脳活動推定により
機能的に分かれた
元の信号に戻す
ＭＥＧセンサ信号
逆フィルタ
脳活動
皮質電流
未知電流源の数がセンサ数よりも多い
不良設定性・大きなノイズの混入
階層変分ベイズ脳活動推定
MEGによる頭蓋外観測磁場
fMRIによる脳機能地図
横河電機（株）
SIEMENS、提供ATR-Promotions
ミリ秒単位の
脳活動情報
階層変分ベイズ脳活動推定法
脳活動時空間情報の統合
不良設定性を回避
ミリメートル単位の
脳活動情報
時空間的に高精度な
脳活動の活動パターン
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効果的に不良設定性を低減
• 空間分解能の高いfMRI情報の利用により
電流源候補領域を絞り込む
SIEMENS、提供ATR-Promotions
• 階層変分ベイズ法により、有意に活動がある
電流源のみを推定し、活動位置をさらに限局
未知電流源の数を実質的に減らし
不良設定性を解決
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2010.10.20
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アーチファクトの影響とその除去
筋肉活動は電気活動
眼球運動や心拍が
磁気的擾乱を引き起こす
心拍アーチファクト
心拍
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アーチファクトの影響とその除去
筋肉活動は電気活動
心拍アーチファクト
眼球運動や心拍が
磁気的擾乱を引き起こす
心拍アーチファクト
心拍
2010.10.20
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脳活動から運動を再現する要素技術(II)
スパース推定による
効率的な特徴抽出
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顔予測を例に(1)
誰でしょう？
2010.10.20
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顔予測を例に(2)
誰でしょう？
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特徴抽出
データの特徴的な部分を抜き出せば
正しく推定することができる
Albert Einstein (1879–1955)
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一般の特徴抽出は困難
脳の様々な部位の電気活動のうち
どれをどのように使えば
指先位置を知ることができるか？
運動前野
電流強度
顔は目元や口元が
特徴量として有効
感覚野
？
時間
Albert Einstein (1879–1955)
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従来手法 : 線形回帰法
指先位置
y
すべての電流を重み付けして
指先位置を推定
+
w１
多数の
脳電流
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x１
x２
w2
wn
xn
wD-1
wD
xD-1
xD
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スパース推定法
指先位置を知るのに特徴的な
電流を自動的・効率的に選択
指先位置
y
不必要な電流はカット
+
w１
多数の
脳電流
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x１
x２
w2
wn
xn
wD-1
wD
xD-1
xD
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自動選択された電流位置
自動的・効率的に選択された
指先位置推定に重要な
部位と重みマップ
各部位が果たす役割の
神経科学的な知見と一致
頭頂連合野
運動野
運動を
計画する部位
運動をコントロール
する部位
体性感覚野
感覚入力を
受け取る部位
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スパース推定ライブラリを公開
http://www.cns.atr.jp/cbi/sparse_estimation/index_j.html
公開1年で
アクセス数２４００以上、
ダウンロード数１５００以上、
Google, Yahoo検索トップ
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階層変分ベイズ法ソフト
• 一般ユーザーがグラフィカルなメニューを選んでいくGUIに
より使用できる階層変分ベイズ法ソフト VBMEG を
ATRのウェブサイトで今年度中に一般公開予定
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将来展望
ブレイン・マシン・
インタフェース
脳がコンピュータ・
ロボットとダイレク
トに通信し制御
マルチモーダル
脳活動推定法
神経科学の発展
ニューロ
モニタリング
脳の働きをリアルタイ
ムにモニタリングしなが
ら、イメージトレーニン
グや心的状態の通信
脳内全体の時空間的
活動パターンの解析
により、情報処理過
程の解明
イメージトレーニング
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共同研究者、関係論文
• 川人光男、外山敬介、吉岡琢、山下宙人、藤原祐介（ATR)
• Sato M, Yoshioka T, Kajiwara S, Toyama K, Goda N, Doya K, &
Kawato M: Hierarchical Bayesian estimation for MEG inverse
problem. NeuroImage, 23, 806-826 (2004)
• Yoshioka T, Toyama K, Kawato M, Yamashita O, Nishina S,
Yamagishi N, & Sato M: Evaluation of hierarchical bayesian method
through retinotopic signal reconstruction from MEG measurement.
NeuroImage, 42, 1397-1413 (2008)
• Sato M: Online Model Selection Based on the Variational Bayes.
Neural Computation, 13, 1649-1681 (2001)
• Yamashita O, Sato M, Yoshioka T, Tong F, Kamitani Y: Sparse
estimation automatically selects voxels relevant for the decoding of
fMRI activity patterns. NeuroImage, 42(4), 1414-1429 (2008)
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ご静聴有り難うございました
2010.10.20
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