脳情報科学

脳機能の計算論的理解に基づき、脳内情報を解読し、身体機能の治療、回復、補綴、補完を可能とするBMI を開発し、臨床応用と情報通信に役立てることをめざしています。

脳情報デコーディング 応用 研究技術員 塚本光昭

ヒトの知覚や意図、心理状態などを脳活動から予測する脳情報デコーディング技術を開発し、この技術を利用した脳機能の解明を進めると同時に、身体運動や発声を介さない新たな情報通信技術の確立を目指します。

深層イメージ再構成 応用 研究技術員 塚本光昭

われわれは、ヒトの脳と深層ニューラルネットワークの階層的情報表現の間の相同性を発見しました。この相同性により、脳活動から深層ニューラルネットワーク信号へのデコーディングが可能になります。この研究では、脳から変換した信号による画像の最適化を行うことで、ヒトの脳活動から心的イメージを可視化しました。

Withコロナに向けた遠隔ニューロリハビリテーションシステムの研究開発
～ICTとAI技術を活用したリハビリテーションのパーソナライゼーション～ 応用　 研究員 寺前達也

本研究は地域医療格差解消のための遠隔ニューロリハビリテーションシステムの実現を目標としています。その中でICTやAI技術を活用して利用者の個別性に寄り添ったパーソナルリハビリシステムの研究開発を行っています。また、実際に臨床拠点としてリハ施設と連携し、開発したシステムの安全性や効果の検証を進 めています。

ヒトと共存できる人型ロボットのための、多様な運動の実時間学習技術の開発
～ヒトの脳と身体機能の計算論的理解がもたらすロボットの高い運動学習能力～ 基礎 研究員 石原弘二

ヒトと共存する人型ロボットには、人間のように、様々な運動を状況に応じて行う能力が必要不可欠です。この能力を持たせるために、本研究では、ヒトの運動制御の知見から着想を得て、人型ロボットの運動制御技術を開発しました。開発した技術を用いて、人型ロボットのモデルにおいて多様な運動を、適応的に実時間で学習し、生成できるようになりました。

脳内における価値判断:抽象化思考を生み出すための鍵 基礎 研究技術員 島藤安奈

抽象化思考とは、多くの情報の中から本質的な情報を抜き出して組織することです。本研究では、人間が未知の新しい規則を学習する時にどのように抽象化思考 をしているのかを検証し、その脳活動をfMRIで測定しました。参加者の抽象化思考を使用する能力は、時間の経過とともに向上しました。この効果は、価値信号と価値判断に関わる脳領域によって生じます。

ニューロフィードバックによる精神疾患治療 応用 研究員 茂木智和

うつ病をはじめとした精神疾患は、ある特定脳領域の変化というより、脳全体のネットワーク変化が関連していると考えられています。そこで個人の脳ネットワーク状態を可視化し、コントロールすることでうつ病治療を目指すニューロフィードバックを研究しています。

コロナ禍におけるインターネット関連障害の動向と
ニューロフィードバックによる治療 応用報道発表 研究技術員 岡大樹

急速な技術の発展に伴い、インターネット・オンラインゲームなどへの依存が増加し社会問題となっています。我々の調査では、コロナ禍でその傾向が一層顕著になっていることが分かりました。我々の研究室では、これらの問題に対処すべく、デコーディッドニューロフィードバック（DecNef）を用いた、患者苦痛の少ない新規の治療法開発に取り組んでいます。

脳情報科学

統計や機械学習の理論に基づいた脳の機能を理解するための手法の開発、また、それに基づいたコミュニケーション技術の開発を目指しています。

光ポンピング磁力計を用いた脳磁場計測システムの開発
～簡便で高精度な脳活動の可視化を目指して～ 基礎 主任研究員 武田祐輔

私たちが物を見たり考えたりする時、脳の神経活動に伴って頭部周辺の磁場が僅かに変化します。この磁場変化（脳磁場）を計測することで、脳活動を高い時間分解能で捉えることができます。本研究では、光ポンピング磁力計を用いた新しい脳磁場計測システムの開発に取り組んでいます。これにより、ミリ秒で変化する脳活動を、簡便かつ高精度に可視化することが可能になります。

AI技術を用いた客観的な精神疾患診断を目指して
～脳内のネットワーク構造からみた精神疾患の分類～ 基礎 研究員 徳田智磯

現在、精神疾患診断は問診に基づいて行われていますが、私たちは脳活動データに基づく、より客観的な精神疾患診断の実現を目指しています。その第一歩として、診断のための新しいAI技術を開発しました。実際の精神疾患患者の脳活動データに応用したところ、安静時脳活動のネットワーク構造から精神疾患を適切に分類できることがわかりました。

Neuroergonomics Approach for the Development of Whole Body Cyborg AI
-Cyborg Skateboarding- 基礎　 主幹研究員 Daniel CALLAN

Neuroergonomics is the investigation of human brain function in real world situations to promote development of technology to enhance performance and wellbeing。The goal of this research is to utilize a neuroergonomics approach to gain insights from human behavior and corresponding brain processes on complex tasks (skateboarding) involving dynamic whole body movement to facilitate development of Cyborg AI for control of androids.

Real-Sim-Real Robot Control Framework based on Internal Model Learning
-Motion retargeting, physical simulation, and transfer learning- 基礎 連携研究員 Jaepyung HWANG

This study aims to build a bridge between the real and the virtual world, so that a robot can learn and behave smartly like a human. For this problem, we divide it into three subproblems; motion retargeting, physical simulation, and transfer learning. To handle these problems, we utilize the internal model in the process of our framework, so as to inherit the characteristics of the human for the robot control.