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脳波計測・解析の実用ハンドブック

MP～計測の留意点、解析データの取り扱い、最新応用事例～

R&D支援センターLE複製・再配布などの二次利用はご遠慮ください目 次

第1章 脳波の理解へ向けた脳と神経細胞の基礎SA

15（青山 敦）

はじめに

1 脳と神経細胞の基本構造
1.1 脳の基本構造
1.2 神経細胞の基本構造
2 神経細胞における情報伝達
2.1 神経細胞内の情報伝達
2.1.1 静止膜電位
2.1.2 活動電位
2.2 神経細胞間の情報伝達
2.2.1 エクソサイトーシス
2.2.2 シナプス後電位
3 脳波と脳・神経細胞
3.1 脳波と脳波計
3.2 脳波の特徴
3.2.1 脳と神経細胞に起因する脳波の特徴
3.2.2 その他の脳波の特徴
3.3 脳波実験へ向けた感覚系の基礎
おわりにMP

第2章 脳波計測の原理と準備・実際の計測

LE

はじめに

1 脳波計測の原理1.1 脳波とは何か
1.1.1 背景脳波1.1.2 事象関連電位
1.2 脳波計測の強み～他の計測ツールとの比較から～
2 脳波計測の準備
2.1 知りたい心理・行動プロセスに適した脳波計測手法

15151517181818192121212222232325252628（上田一貴）

28282929303031313

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2.2 脳波計測に必要なもの
2.2.1 脳波計
2.2.2 電極
2.2.3 ソフトウェア
2.2.4 計測環境

3333333435363637383940

3 実際の脳波計測の手順と留意点
3.1 脳波計測の手順
3.2 脳波計測の留意点
3.2.1 実験者が計測前、計測中、計測後にすべきこと
3.2.2 実験参加者に計測前、計測中、計測後にしてもらうことSA
おわりにMP

第3章 脳波計測データの解析 / 取り扱い方と応用
第1節 脳波の解析方法
1 脳波解析の前処理
1.1 アーチファクトとは
1.2 ノイズの除去方法
1.2.1 電源ノイズ
1.2.2 眼球運動・まばたき
1.2.3 手足の動きや頭の動き
1.3 体積伝導の除去
2 時間窓の作成
2.1 脳波実験の種類
2.1.1 Block design
2.1.2 Event-related design
2.2 時間窓の作成
3 事象関連電位の解析
3.1 加算平均による事象関連電位の算出
3.2 事象関連電位の例
3.3 統計検定
4 時間 - 周波数解析：脳波リズム振幅解析
4.1 フーリエ変換
4.2 ウェーブレット変換
4.3 脳波リズム振幅の例
4LE42（川崎真弘）

4242424243454545454646464747474949495050

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5 時間 - 周波数解析：脳波リズム同期解析
5.1 コヒーレント解析：2脳波電極間の脳波リズム振幅
5.2 位相同期解析：2脳波電極間の脳波リズム位相
5.3 脳波リズム位相の例

SA第2節 実環境における脳波データ計測とその応用

5252525355（渡部宏樹）

はじめに

1 脳波データ計測の概要
1.1 脳波について
1.2 脳機能計測手法の比較
1.3 ウェアラブル脳波計の概要
2 事象関連電位の概要
2.1 事象関連電位
2.2 事象関連電位の測定方法
3 実環境における事象関連電位の計測の応用例
3.1 学習中の意欲の度合いの測定
3.2 日常環境下における抑うつ気分の予測
おわりにMPLE

第3節 脳波に混入するノイズの種類と除去手法
はじめに55555555565757585959616365（辰岡鉄郎）

1 脳波に混入するノイズの種類
1.1 環境由来のノイズ
1.2 生体由来のノイズ
1.3 ノイズの波形例
2 脳波データに用いられるノイズ検出、除去手法
2.1 ノイズ検出、除去手法の種類
2.1.1 独立成分分析（Independent component analysis、ICA）
2.1.2 主成分分析（Principal component analysis、PCA）
2.1.3 正準相関分析（Canonical correlation analysis、CCA）
2.1.4 連続ウェーブレット変換（Continuous wavelet transform、CWT）

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65
65
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6971
71
5

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2.1.5 離散ウェーブレット変換（Discrete wavelet transform、DWT）
2.1.6 経験的モード分解（Empirical mode decomposition、EMD）
2.1.7 Hampel フィルタ（Hampel ﬁlter）
2.1.8 適応フィルタ（Adaptive ﬁlter）
2.1.9 心電図除去アルゴリズム
2.2 その他の手法
2.2.1 ハイパス / ローパス / ノッチ / コムフィルタ（High pass/Low pass/Notch/Comb ﬁlter）
2.2.2 形態学的成分分析（Morphological component analysis、MCA）
2.2.3 簡易的な指標
2.2.4 複数の手法の組み合わせ
2.2.5 機械学習のクラス分類アルゴリズムによるノイズ検出

SAMP

3 デジタルフィルタ使用時の注意点
3.1 位相の遅れと進み
3.2 高次または Q 値が高いフィルタの波形歪み
3.3 ゼロフェーズフィルタ
3.4 過大なスパイクノイズに対する応答
3.5 FIR フィルタか IIR フィルタか3.6 高次の IIR フィルタでのバイクアッド構成
3.7 FFT 後、周波数領域で不要な成分を除去してから逆 FFT することの問題点

LE

第4節 ウェアラブル脳波計で記録された脳波の特徴と可視化

72727273737373747474
74747475
777777787881（杉 剛直）

1 ウェアラブル脳波計に関する研究動向
2 ウェアラブル脳波計の医療分野への応用
3 ウェアラブル脳波計による ICU/ER 脳波の特徴解析
まとめ681828387

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第4章 AI・機械学習によるデータ活用
第1節 機械学習による脳波データ活用

90（船井正太郎、笹井俊太朗）

90
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96

はじめに

1234

NeuroAI の勃興

SAエンジニアリングの目標達成のための機械学習

人間らしい行動を目指す機械学習
神経的な妥当性

おわりにMP

第2節 メタ学習による個人に適応した脳波からの感情予測（中村 哲、田中宏季、宮本佳奈）

1 脳波データを用いた機械学習の課題：個人特性・少量データ
2 メタ学習の脳波への応用
3 メタ学習を利用した脳波からの感情予測
まとめLE

第5章 脳波計測事例
第1節 製品の視覚的デザインに対する印象評価
はじめに

1 製品形態に対する好悪評価時の脳波計測
1.1 実験方法
1.1.1 実験参加者
1.1.2 刺激
1.1.3 装置
1.1.4 手続き
1.1.5 脳波測定
1.1.6 脳波分析1.2 結果と考察
おわりに

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（上田一貴）

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第2節 感情状態の心理生理学的評価

113（岩城達也）

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はじめに

12345

感情の考え方感情を喚起する方法

SA
感情と脳波

脳波マイクロステート

研究事例

5.1 主観評価
5.1.1 Aﬀect grid
5.1.2 印象（感性）評価
5.1.3 主観的強度の時間変化
5.2 匂い刺激提示に伴う脳波活動

まとめ

MPLE

第3節 飽きの発生に関する脳波を利用した食の飽きやすさの認知科学的検討

1 研究1：飽きの発生に関係する脳波の特定1.1 方法
1.1.1 対象
1.1.2 課題
1.1.3 計測と解析
1.2 結果1.3 飽きの発生に関する脳波の特徴とは
2 研究2：食の飽きに関係する脳波の評価
2.1 方法
2.1.1 対象
2.1.2 課題
2.1.3 脳波計測と解析
2.2 結果2.3 認知科学的飽きやすさの特徴とは

8126（宮内英里）

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第4節 「匂い」や「触知覚」の神経生理学的評価

135（兒玉隆之）

1 「嗅覚」研究の考え方
2 「匂い」の神経生理学的評価
2.1 匂いに対する脳内情報処理
2.2 匂いの脳波研究
2.3 匂いの脳波測定（自験例）
2.3.1 方法
2.3.2 結果および考察
2.4 2項のまとめ
3 「手の触知覚」研究の考え方
3.1 手の感覚運動障害がもたらす影響と問題
3.2 PSI に対するリハビリテーション
4 「触知覚」の神経生理学的評価
4.1 触知覚障害への介入における脳波測定（自験例）
4.1.1 方法（代償感覚刺激フィードバックトレーニング）
4.1.2 結果および考察
4.2 4項のまとめ

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第6章 脳波を応用したブレインマシンインターフェース
第1節 ブレインコンピュータインターフェースの原理

157

はじめに

SA

MP

LE（加納慎一郎）

はじめに

1 脳波を用いた BCI の特徴
1.1 脳活動の計測手法の比較と BCI への適用性
1.2 脳波を用いた BCI の特徴
2 BCI の分類と実現方法
2.1 BCI の分類
2.2 運動想起に伴う脳活動を検出する BCI
2.3 誘発応答を検出する BCI
2.4 事象関連電位を検出する BCI
3 BCI の今後の課題
まとめ

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複製・再配布などの二次利用はご遠慮ください第2節 脳波を応用した車の自動運転化への活用事例

166（夏目季代久）あらまし

1 ブレインマシンインターフェース（BMI）の実施シナリオ
2 これまでの脳波を用いた自動運転への応用事例
2.1 海外での取り組み
2.2 自動車メーカーの取り組み事例
3 脳波を用いた車酔い研究
3.1 Virtual Reality（VR）を用いた車酔い誘発実験
3.2 VR を用いた車酔い脳波実験
3.3 実験で得られた ErrP 脳波の時間 / 周波数領域特徴
3.4 気分スコアと脳波パワーの相関
3.5 実験で誘導した気分悪化・車酔い・脳波
3.6 車酔いの前兆となる脳波について
4 自動運転における BMI 技術の今後

SA
謝辞

MP

LE

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第3節 脳波を利用したブレインマシンインターフェースの医療
応用：体内植込み型ブレインマシンインターフェース 177
1 体内植込み型ブレインマシンインターフェースと対象となる疾患
2 ALS
2.1 ALS とは2.2 ALS 患者が抱えるジレンマ
2.3 ALS 患者の多くが埋め込み BMI の利用を希望している
3 体内植込み BMI のコア技術1：脳信号解読
3.1 神経細胞活動の解読
3.2 頭蓋内脳波の解読
3.3 AI を用いた脳信号の解読
3.4 ロボットの自律制御と BMI の随意制御の調和
3.5 発話内容の解読
3.6 書字内容の解読
4 体内植込み BMI のコア技術2：体内植込み装置
4.1 脳内針電極
10（平田雅之）

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4.2 Neuralink
4.3 血管内電極
4.4 頭蓋内脳表電極

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5 実用化への過程
5.1 医療機器実用化までの過程
5.2 大阪大学における BMI 開発の過程
5.3 革新的医療技術実用化のための特例制度の活用
5.4 企業への導出
6 将来展望6.1 体内植込み装置のインパクト
6.2 対象疾患の拡大
6.3 BMI に接続される機器の多様性

SAMP第7章 ビジネス活用に向けたブレインテックの概要と活用事例 190

1 ブレインテック概要
1.1 ブレインテックとは
1.2 ブレインテックの全体像
1.3 ビジネス活用に向けた課題・留意点
2 活用・研究事例
2.1 ブレインテックの活用が期待される領域
2.2 ブレイン・マシン・インターフェース
2.3 ニューロフィードバック
2.4 ニューロモジュレーション
2.5 デコーディング
3 今後の展望LE（西下 慧、間瀬英之）

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199
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【本書注】
」と「ブレインコンピュータインター
本書では、「ブレインマシンインターフェース（BMI）」という用語を取り上げている。意味はほぼ同じと考えてよいが研究フェース（BCI）
者の間で細かな解釈の違いがあり、本書で統一しての定義は難しい。便宜上、第6章の見出しには「ブレインマシンインターフェース」を使用しているが、各章節にて定義に若干の違いがあることに留意いただきたい。
「BCI」を取り上げる章節を参照）（それぞれの解釈については「BMI」
11複製・再配布などの二次利用はご遠慮くださいSA

脳波計測・解析の実用ハンドブック

MPLE複製・再配布などの二次利用はご遠慮ください

第1章 脳波の理解へ向けた脳と神経細胞の基礎慶應義塾大学青山 敦

SAはじめに脳波を理解するにあたって、その計測対象である脳と神経細胞（nerve cell）の基礎を知ることは重要である。神経細胞とは、脳を構成する細胞のうち、脳の情報処理を直接支える細胞であり、ニューロン（neuron）とも呼ばれる。人間の脳の場合、神経MP細胞の数は約860億個にも上り、このうち、最も発達した部位である大脳（cerebrum）には、左半球と右半球に約80億個ずつ、合わせて約160億個の神経細胞が存在する1)。

2023年の世界人口が約80億人であるから2)、2023年の世界人口とほぼ同数の神経細胞が小さな大脳半球に存在することになる。これらの神経細胞は、相互に連結し合って大規模なネットワークを形成し、人間らしい高度な精神機能を実現している。本章では、LE高度な精神機能の中枢かつ脳波の主たる計測対象である大脳に焦点を当てながら、脳と神経細胞の基礎について解説する。

1 脳と神経細胞の基本構造
1.1 脳の基本構造

人間の脳は大脳、小脳（cerebellum）、脳幹（brainstem）に大別され、脳幹は間脳、中脳（midbrain）、橋（pons）、延髄（medulla oblongata）からなる（図（interbrain）

1左）。中でも大脳は最も発達した部位であり、感覚・知覚・認知・行動といった人間に固有の機能を担っている。大脳の表層は、主に神経細胞の細胞体（soma）が集まった灰白質（gray matter）で構成され、大脳皮質（cerebral cortex）と呼ばれている（図1右）。大脳皮質は皺構造を形成しており、表出している部分を脳回（gyrus）、奥まっている部分を脳溝（sulcus）という。このような皺構造が存在するのは、頭部の限られた容積の中で表面積を可能な限り大きくしようとして発達してきたためだと考えられる。一方で大脳の深層の大部分は、主に神経線維である軸索（axon）が集まった白質（white matter）で構成され、大脳髄質（cerebral medulla）と呼ばれている。大脳の深層には、大脳基底核（basal ganglia）のような神経核（nucleus）と呼ばれる灰白質、頭頂葉（parietalも部分的に存在する。おのおのの大脳半球には、前頭葉（frontal lobe）lobe）、側頭葉（temporal lobe）、後頭葉（occipital lobe）の4つの領域が存在する（図2）。また、外側溝の奥には、島葉（insular lobe）あるいは単に島（insula）と呼ばれ15

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第1章 脳波の理解へ向けた脳と神経細胞の基礎SA

MP
図1 脳の基本構成

図2 大脳の外表構造

16LE

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る領域も存在する。前頭葉と側頭葉は外側溝（lateral sulcus）、前頭葉と頭頂葉は中心、頭頂葉と後頭葉は頭頂後頭溝（parieto-occipital sulcus）で隔て溝（central sulcus）られている。

1.2 神経細胞の基本構造
神経細胞は、細胞体、樹状突起（dendrite）、軸索から構成されている（図3）。樹状SA

突起は細胞体から木の枝のように伸びた部分、軸索は細胞体から長く伸びた部分であり、軸索には鞘状のミエリン鞘（myelin sheath）が数珠のように断続的に巻き付いている。

軸索の先端である軸索終末（axon terminal）は、別の神経細胞の樹状突起や細胞体に連結し、シナプス（synapse）を形成している。ただし、両者は物理的に接触しておらず、

MP約20 nm のわずかな隙間であるシナプス間隙（synaptic cleft）を介して結合している。

、樹状突起・シナプスにおいて、軸索終末側の細胞をシナプス前細胞（presynaptic cell）
細胞体側の細胞をシナプス後細胞（postsynaptic cell）と呼ぶ。
神経細胞内には、細胞のエネルギーである ATP（adenosine triphosphate、アデノLE

図3 神経細胞と細胞膜の基本構造
17

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第1章 脳波の理解へ向けた脳と神経細胞の基礎

シン三リン酸）を生成するミトコンドリア（mitochondrion）、タンパク質を合成する、そして核（nucleus）などの細胞小器官（organelle）が存在
リボソーム（ribosome）
し、神経細胞は細胞膜（cell membrane）で覆われている。細胞膜は、親水性と疎水性の部分をもつリン脂質（phospholipid）によって構成され、リン脂質同士の疎水性部分が向き合い、親水性部分が神経細胞内外へ向いた脂質二重層（lipid bilayer）を。リン脂質同士は化学的に結合していないため、細胞膜形成している（図3吹き出し）

SAの可動性は高く、イオンチャネル（ion channel）やイオンポンプ（ion pump）といったタンパク質が脂質二重層を貫通して細胞膜に入り込んでいる。イオンチャネルとは、特定のイオンのみを選択的に透過させる筒状の構造をもったタンパク質であり、カリ、ナトリウムウムイオン（K+）を透過させるカリウムチャネル（potassium channel）イオン（Na+）を透過させるナトリウムチャネル（sodium channel）などがある。イMP

オンポンプもイオンチャネルと同様にイオンを選択的に通すが、イオンチャネルとは異なり、ATP を使用した能動輸送（active transport）を行っている。例えば、ナトリウム・カリウムポンプ（sodium-potassium pump）では、神経細胞内にカリウムイオンを汲み入れ、神経細胞外へナトリウムイオンを汲み出す。能動輸送で ATP を使用すると、ATP は ADP（adenosine diphosphate、アデノシン二リン酸）に変化するが、ミトコンドリアにおいて ADP は ATP に戻る。

2 神経細胞における情報伝達
2.1 神経細胞内の情報伝達
2.1.1 静止膜電位

LE

入力がない状態の神経細胞において、神経細胞の外側を基準として内側の電位を計測すると、約−70 mV の値を得る。これを静止膜電位（resting membrane potential）と呼ぶ。静止膜電位は次のようなメカニズムで生じる。まず、図4のようにカリウムイオンのみに注目すると、神経細胞の細胞膜近傍では、ナトリウム・カリウムポンプのはたらきによって、内側のカリウムイオン濃度が外側のカリウムイオン濃度に比べて約20倍高い状態になっており、内側から外側へ向けて濃度勾配（concentrationgradient）が存在する。一方で、細胞膜にはカリウムチャネルが多数存在するため、カリウムチャネルを通して正の電荷をもったカリウムイオンが流出し、外側から内側へ向けて電位勾配（potential gradient）が生じる。やがて、電位勾配は濃度勾配と釣り合い、カリウムイオンの流出は止まる。このとき、神経細胞の外側に対する内側の電位は約−80 mV となっており、この値をカリウムイオンの平衡電位（equilibrium potential）という。次に、ナトリウムイオンのみに注目すると、神経細胞の細胞膜近傍では、ナトリウム・カリウムポンプのはたらきによって、外側のナトリウムイオン濃度が内側のナ18