立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第27号) 2018

内在脳活動の辞書学習―― 脳波信号からのヒト高次脳機能解明 ――
Dictionary learning of intrinsic brain activities―― Toward understanding human higher cognitive functions from EEG ――2171015

研究代表者

北陸先端科学技術大学院大学

田中宏

和[研 究 の 目 的］[研究の内容，成果］

機械が人間を支援するためにはヒト高次脳機

脳波や脳磁は大脳皮質の集団活動を頭皮上で能の理解は不可欠である。一般的に脳活動は誘非侵襲的に計測する方法であり，神経細胞の入発脳活動と内在脳活動に分類される。誘発脳活力であるシナプスの局所的同期活動を計測して動は感覚刺激や運動出力といった外部事象と時いると考えられている。脳波は近年ハードウェ

間的に同期した脳活動であり，内在脳活動は意ア・ソフトウェア両面で長足の進歩を遂げ，身思決定・視覚意識・記憶に代表される外部事象

体拘束のない自然運動中の脳機能計測やブレイから直接推定できない脳活動である。これまでンコンピュータインターフェイスとして期待さの脳波研究は誘発脳活動に重点が置かれており，れている。頭皮上で計測可能な電場・磁場の変外部事象タイミングが利用できない内在脳活動化が現れるためには，数 cm 2 の大脳皮質中のに関しては理解が進んでいない。ハードウェ数千万個程度のシナプスの同期活動が必要であア・ソフトウェア両面の進歩により，身体運動ると考えられている。それでも，頭皮上の電位を拘束することのない自然行動中の脳波計測が変化はマイクロボルト，また磁場変化はフェム可能になってきている。脳波は計測の容易さかトテスラのオーダーと微小である。一方，脳波ら，ブレイン・コンピュータ・インターフェイ

電極の電位変化には上記の集団神経活動に加えスといった応用面が期待されている。しかし脳て，瞬目・体動・筋電・電極インピーダンスの波信号は再現性に乏しく，筋電や体動などの変化などといったアーティファクトが混在してアーティファクトも混入するため，適切な信号いる。報告者のグループでは，頭皮上の脳波計解析法が不可欠である。本研究では機械学習手測を用いて上腕運動における運動方向の脳内表法を駆使して内在脳活動を抽出する信号解析法

現 [1] や，脳磁計測を用いて時間感覚の適応にを開発する。ヒト高次脳機能の多くは内在脳活対応する脳活動変化 [2] といった，脳波を用い動であり，「心」を読み解き機械に伝えることて自然行動中の脳内情報処理に迫る研究を行っで人間と機械の調和の促進に貢献する。ている (図 1)。一方，従来行われてきた身体運動を拘束する実験室条件下での脳波計測と比較して，自然行動中の脳波計測では体動や電極のインピーダンス変化が増大し，アーティファ― 1 ―立石科学技術振興財団

標準的な数値手法で効率よく解くことができる。
試行再現性最大化法は当初，機能的近赤外スペクトロスコピー (fNIRS) に適用され，手指運動課題やワーキングメモリ課題時の脳活動を再現性よく抽出することが示されている [3, 4]。
本研究では，試行再現性最大化法を脳波信号に適用するため，二つの拡張手法を提案した[5-7]。一つ目の拡張手法は，脳波の潜時を施行毎に調整することで試行再現性を最大化する
図1

到達運動時の脳波・行動同時測定実験。

方法である。秒程度の時定数をもつ脳血流に基づ く fNIRS で は 問 題 に な ら な い が，ミ リ 秒オーダーの時間解像度を持つ脳波信号では時間窓の適切な設定は必須である。また，同じ刺激を与えても，脳波の反応開始時刻 (潜時，latency) は必ずしも一定ではなく，試行毎に変動することが知られている。したがって，外部刺激のタイミングで脳波の単純な加算平均を行うことは必ずしも再現性の向上に繋がらない。
そこで，従来手法の最適化した重み付け和に加図2

えて，試行毎の脳波潜時を調整するアルゴリズ

試行再現性最大化法の模式図。

ムを新たに提案した。提案手法では，与えられたタイミングを用いた際の重み付け係数の最適クトの問題が深刻化する。これらのアーティ化と，重み付け係数が与えられた際の脳波潜時ファクトは脳波ではミリボルトのオーダーであの最適化を繰り返すことで再現性を最大化する，り，神経活動由来に比べて 1000 倍程度の大き反復アルゴリズムである。まず提案手法を検証さを持つ。したがって，脳波信号からアーティするために，脳内に信号源を置いて施行毎に潜ファクトを除去し，脳活動に由来する成分を抽時のばらつきを持つ頭皮脳波信号のシミュレー出する信号解析法は不可欠である。

ションデータを作成した。重み付け係数だけを脳波信号から脳活動由来成分を抽出する一手最適化する従来手法では信号源とその時系列を法として，報告者のグループでは試行再現性最再現することが出来なかった一方，施行毎の潜大化法という多変量の信号解析法を提案してい時も最適化する提案手法では信号源と時系列をる (図 2)。基本的なアイディアは，ある課題正しく再現することが出来た。提案手法を実を行った際に試行間の再現性を持って現れる成データ (ミスマッチ陰性電位，mismatch nega-

分は課題に関連する神経活動由来であり，再現tivity) にも適用し，従来手法に比べて再現性性のない成分はアーティファクトであると仮定の高い脳波信号を抽出することを示した (図することである。具体的には，複数の電極から3)。

得られる信号の適切な重み付け和を計算し，課もう一つの拡張手法は，複数被験者群での試題中での再現性を最大にするように電極の重み行再現性を最大化する方法である [6, 7]。大脳付け和を決定する。この再現性最大化問題は，皮質のシワ (脳回) は個人ごとに異なり，その一般固有値問題として知られる定式化ができ，ため同じ課題を行っているとしても，複数被験― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

図4

図3

ミスマッチ陰性電位課題データにおける従来手法と提案手法の比較。

提案手法により抽出された被験者群の脳波信号源。

ない被験者のデータからも再現性の高い成分を抽出することが出来た。この結果は，ブレイン・コンピュータ・インターフェイスへの応用

者の頭皮上の同一位置に配置された電極から，に展開が期待できる。

被験者間で再現性のある信号が測定できるとは[今後の研究の方向，課題］限らない。ある被験者の一つの電極から計測される脳波信号が，他の被験者の異なる位置の電極から計測される脳波信号と似ているという事今回，脳波信号解析に特化した試行再現性最例も見受けられる。そのため，被験者間で脳波大化法の拡張を試みた。従来手法と比較して試信号をどのように比較すべきかという重要な問

行間・被験者間でより再現性の高い成分を抽出題がある。この問題は被験者群で脳波解析を行できること，また数値的効率性が高いことなどうときの問題点として知られているが，標準的から，有望な手法と考えられる。今後は，様々な手法が知られていない。本研究では，単一被な実験条件下でのデータセットへの応用や，ブ験者の試行間における再現性の最大化を拡張しレイン・コンピュータ・インターフェイスへのて，試行間・被験者間で再現性を最大化する手実装などを通して，人と機械の調和の促進への法を提案した。提案手法では，被験者間で再現貢献が期待できる。

性のある時系列を見出すために，被験者毎に異今後の課題としては，完全に外部事象のタイなる重み付け係数を最適化することで，個々のミングに依存しない脳波信号解析法の構築であ被験者の個人性を吸収する。この手法では複数る。本研究では外部事象のタイミングをある程被験者の重み付け係数を最適化するため，大規度調整することで，再現性を最大化することを模 行 列 (10 3 -10 4) の 一 般 固 有 値 問 題 を 解 く提案し，その有効性を実証した。その際，脳波必要があるが，効率のよい数値解法を用いて数の潜時が 100 ミリ秒程度ばらつくことを考慮し，秒程度で解くことが出来る。提案手法を検証す

その時間窓内でタイミングを最適化することで，るため，定常状態視覚誘発電位 (steady-state問題を簡略化することができた。しかし，このvisual evoked potential) の実験データに適用手法は依然外部事象のタイミングに依存していした。従来手法と比較して，提案手法は脳波スるため，外部事象のタイミングが与えられないペクトラムと信号源を被験者間でより再現性高際に適用することはできない。上述したようにく抽出することが出来た (図 4)。また提案手

脳波信号は極めてノイジーであり，外部事象の法は再現性の要請から，訓練データに入っていタイミングが与えられない際に再現性の成分を― 3 ―立石科学技術振興財団

見出すのは難しいこと，脳波の全区間を探索す

component analysis for functional neuroimaging and

るのは膨大な時間がかかることなどが，予備的

application to near-infrared spectroscopy data.”

解析の結果，判明している。今後はより効率のNeuroImage, 64, 308 - 327, 2013.
[4]

Tanaka, H., Katura, T., & Sato, H. “Task-related

良い数値的手法を構築するなどして，本来の目

oxygenation and cerebral blood volume changes的である脳波信号解析から「心」を読み取る技

estimated from NIRS signals in motor and cognitive術の開発に引き続き取り組んでいきたい。

tasks.” NeuroImage, 94, 107 - 119, 2014.
[5]

Tanaka, H. & Miyakoshi, M. “Unified trial-

reproducibility maximization (TRM) for evokedand induced EEG responses,” The 5th Yamada Sym-

[成果の発表，論文等］[1]

Tanaka, H., Miyakoshi, M., & Makeig, S. “Dynam-ics of directional tuning and reference frames inhumans : A high-density EEG study.” Scientific Reports, 8(1), 8205, 2018.
[2]

Cai, C., Ogawa, K., Kochiyama, T., Tanaka, H., &Imamizu, H. “Temporal recalibration of motor andvisual potentials in lag adaptation in voluntarymovement.” NeuroImage, 172, 654 - 662, 2018.
[3]

Tanaka, H., Katura, T., & Sato, H. “Task-related― 4 ―posium on “Neuroimaging of Natural Behaviors,”
Tokyo, Japan, 2017
[6]

Tanaka, H. & Miyakoshi, M. “Group trial-reproducibility maximization (TRM) for MEEG
data analysis”, The 5th Yamada Symposium on“Neuroimaging of Natural Behaviors,” Tokyo,Japan, 2017
[ 7 ] 田中宏和，「試行再現性最大法：脳波信号解析とBCI 応用への可能性」，研究会「日常のこころを読み解く脳信号解析法」，広島大学，2018．