はじめに
文部科学省「脳科学研究戦略推進プログラム」
は，社会への応用を明確に見据えた脳科学研究を戦略的に推進し，その成果を社会に還元することを目的にスター卜しました。課題Aから課題Gの研究組織を構成し，戦略的に研究を推進しております。このうち，課題A・B〈ブレイン・マシン・インターフェース
BMI）の開発〉
は，平成20年度より研究を実施しておりましたが，平成24年度で５年間の事業が終了しました。ここに本事業の成果をご報告させていただ
きます。
本プログラムの成果を更に発展させ，今後も社会に貢献する脳科学の実現を目指し一層努力してまいりたいと思います。

平成２５年６月

脳科学研究戦略推進プログラム
課題 A・Bプログラムディレクター

中西 重忠

目次
課題Ａ・Ｂを進めるにあたって1

脳科学研究戦略推進プログラム
（脳プロ）

2

課題Ａ・Ｂの概要

4

課題Ａ

BMI開発のための計算論的研究

8

脳情報デコーディング技術の開発

9

BMIリハビリテーションに向けた脳で制御する外骨格ロボット

10

皮質脳波を用いたBMIによる機能支援

11

BMIが拓く重度上肢麻痺治療の新たな可能性

12

脳深部刺激療法の作用機序の神経生理学的研究

13

低侵襲及び侵襲型BMIの神経生理学的研究

14

非侵襲型BMI用脳活動計測装置の研究開発

15

BMIのための電動義手と触覚フィードバックシステムの研究開発

16

皮質脳波BMIのための神経電極及び無線体内埋込装置の研究開発

17筋電信号を介する機能代償BMIの研究開発

18

文字や図形の脳内イメージを読みだすBMI

19

高解像度人工網膜電極の開発・評価

20

高分解能人工網膜デバイスの開発

21

ヒトの脳内植込電極と体内埋設刺激デバイスによるBMIの開発

22

連合野１ミリ領域の平均神経活動が表す物体カテゴリー関連情報

23

長期使用可能な多チャンネル神経活動記録手法の開発

24

川人光男
神谷之康
森本淳

吉峰俊樹
里宇明元
南部篤

西村幸男
井上芳浩
横井浩史
鈴木隆文
小池康晴
長谷川功

課題 B

不二門尚
太田淳

片山容一
田中啓治
藤井直敬

課題A・Bを進めるにあたって
脳科学研究は，情報工学，機械工学と融合して，これまでの科学の枠組みを超えた新しい人間の科学を創出しうる科学的意義の高い取組であり，脳の発達障害，老化の制御，精神・神経疾患の病因解明，予防・治療法の開発を可能にするとともに，失われた身体機能の回復・補完を可能とする技術開発等をもたらすことから，医療・福祉の向上に最も貢献できる研究分野の一つです。
このような状況を踏まえ，脳科学研究を戦略的に推進し，成果を社会に還元することを目指して，平成20年度より文部科学省の事業として，プログラムディレクターとプログラムオフィサーの統括の下，拠点化研究を推進する本プログラムが開始されました。取り組むべき研究開発事業の一つとして，情報工学，機械工学と融合し，脳内情報を解読・制御することにより，脳機能を理解するとともに脳機能や身体機能の回復・補完を可能とする「ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発」
を課題Aとして取り上げました。更に，課題Aにおける研究を補完する要素的研究と関連技術の開発を推進するために，個別的研究事業として課題Bを設定しました。
しんしゅう

本課題の推進によって，神経情報の非侵襲的及び侵襲的解析技術，大量データ解析，工学技術
まひの操作性がいずれも大きく進展しました。視覚，聴覚の障害や運動麻痺などの神経機能の補填だ
けでなく，リハビリテーションへの応用，精神疾患の病態解明に向けた新たな成果を挙げ，BMIは
今後ますます重要な手段となっております。

倫理への取り組み
プログラム開始当初より，倫理的・法的・社会的課題を重要な問題と捉え，倫理グループ部会を立ち上げ，課題内及び課題間での情報提供を行い，様々な問題について検討してきました。また，
平成22年6月から倫理相談窓口を開設し，研究中に生じる倫理的な問題に迅速な対応が取れる体制を整備しました。その後，これらの実績から平成24年度には倫理支援体制の事業として，新たな課題「生命倫理課題」
を開始されました。
これらの取組によって，倫理的配慮の下，最新の脳科学研究を推進しています。

動物実験について
動物の福祉に十分に配慮した研究を進めるために，本プログラムの開始と同時に，動物実験小委員会を設置しました。最新研究に対応しながら，動物福祉の啓発，普及を目指し，適切な動物実験の遂行に努力しています。

課題A・B プログラムディレクター

中西 重忠

課題A・B プログラムオフィサー

陣上 久人

課題A・B プログラムオフィサー

赤澤 智宏

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

1

脳科学研究戦略推進プログラム（脳プロ）
脳科学の二つの意義■科学的意義■社会的意義脳科学研究の成果は多くの自然科学に波及効果をもたらし，
また人文・社会科学と融合した新しい人間の科学を創出するな
ど，これまでの科学の枠組みを変える可能性を秘めています。

現代社会は少子高齢化，生活様式の多様化・複雑化が進み，心身ともに様々な問題を抱える人が著しく増えてきています。
一方，脳科学研究は近年めざましい発展を遂げており，医療・福祉の向上に最も貢献できる研究分野の一つです。将来的には教育等における活用も期待されています。

脳プロ発足の経緯
このような二つの意義を背景に，脳科学委員会 における議論を踏まえ，文部科学省は平成２０年度より「脳科学研究戦 略
推進プログラム（ 脳プロ）」を開 始しました。
脳プロは，「社会に貢献する脳科学」の実現を目指して，特に重点的に推 進 す べ き 政 策 課 題 を 選 定し， そ の 課 題 解 決 に向けて，社会への応用を見据えた脳科学研究を戦略的に推進するプログラムです。
脳プロでは，それぞれの課題を担当するプログラムディレ
クター ， プ ログラムオフィサ ー の 指導・助言の下， 研 究を進めて います。

脳科学委員会
平成１９年１０月，文部科学大臣が科学技術・学術審議会に対る研究体制等を議論し，平成２１年６月に第１次答申「長期的展

し，「長期的展望に立つ脳科学研究の基本的構想及び推進方策

望に立つ脳科学研究の基本的構想及び推進方策について」
を取

について」
を諮問しました。

りまとめました。

これを受け，同審議会の下に「脳科学委員会」が設置され，我この答申では， 重点的に推進すべき研究領域等 が設定さが国における脳科学研究を戦略的に推進するため，その体制整れ，社会への明確な応用を見据えた対応が急務とされる課題に備の在り方，人文・社会科学との融合，さらには大学等におけついて，戦略的に研究を推進することが提言されています。

重点的に推進すべき研究領域等

脳プロの実施課題（豊かな社会の実現に貢献する脳科学）

脳と社会・教育

発達障害の予防と治療等への脳科学研究の確実な展開，脳科学と人文社会科学との融合

社会脳

により社会へ貢献（健やかな人生を支える脳科学）

脳と心身の健康睡眠障害の予防，ストレスの適切な処理，生活習慣病等及び精神・神経疾患の発症予防・早期診断などに資する研究

生涯
健康脳
健康脳

本書

（安全・安心・快適に役立つ脳科学）

脳と情報・産業

脳型情報処理システムや脳型コンピュータの実現，脳内情報機序の解明を通じた技術開発

情報脳

課題 D

社会的行動を支える脳基盤の計測・支援技術の開発

課題E

心身の健康を維持する脳の分子基盤と環境因子

課題F

精神・神経疾患の克服を目指す脳科学研究

課題A・B

ブレイン・マシン・インターフェース（ＢＭＩ）の開発

により社会へ貢献

基盤技術開発他の研究分野にも革新をもたらす基盤技術
開発により，我が国における科学技術全体の共通財産を構築

2 課題 A・B成果報告

基盤
技術開発
神経情報
基盤

課題C

独創性の高いモデル動物の開発

課題G

脳科学研究を支える集約的・体系的な情報基盤の構築

実施課題について

A・B

情報脳

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

生命
倫理

生命
倫理

代表機関：東京大学

脳内情報を解読・制御することにより，脳 機 能 を
理 解 す ると ともに脳機能や身体機能の回復・補完を可能とするための研究開発を実施

DC

社会的行動を支える脳基盤の計測・支援技術の開発

社会脳

ヒトの社会 性 障 害 の 理 解・予 防・治療や社会性の健全な発達促進に応用するための研究開発を実施

基盤
技術開発

課題

F

健康脳

課題

B

独創性の高いモデル動物の開発

D

E
G

生涯
健康脳

C

精神・神経疾患の克服のための研究基盤の整備に向けた課題の検討

F

精神・神経疾患の克服を目指す脳科学研究
精神・神経疾患（発達障害，
うつ病等，認知症）の発 症 のメカニズムを 明らかにし，早 期 診 断 ，
治 療 ，予 防 法 の 開 発 につ な げるた め の 研 究
開発を実施

課題

E

課題

課題

脳 科学研究の共通的な基盤となる先進的なリソースを創出するための研究開発を実施脳基盤（FS）

精 神・神 経 疾 患 の 発 症 のメカニ ズ ムを 解 明 する研究を含む本事業全体の研究を促進するに当たり，
倫理的・法的・社会的課題に対する注意深い検討が不可欠であり，新たな問 題 等を解 決 するための研究を平成23年度より実施

課題A

生命倫理等に関する課題の解決に関する研究

心身の健康を維持する
脳の分子基盤と環境因子

心 身 の 健 康 を 支 える脳 の 機 能 や
健康の範囲を逸脱するメカニズム等を「 分 子 基 盤と環 境 因 子 の 相 互 作 用 」という視点で解明するための研究開発
を実施

課題

G

脳基盤
（FS）

神経情報
基盤

代表機関：国立精神・神経医療研究センター（平成24年9月終了）

脳科学研究を支える集約的・体系的な情報基盤の構築

複雑かつ多階層な脳機能を解明するため，様々なモデル動物から発生する多種類，多階層情 報を集 約 化・体 系 化した 情 報 基盤の構築を目指した研究を実施

精神・神経疾患の発症のメカニズムを解明するため，精神・神経疾患の
死後脳を収集するとともに，精神・神経疾患の研究に携わる研究者へ
死 後 脳 を 提 供 する基 盤 の 整 備 に向 け た 課 題 の 検 討（ F e a s i b i l i t yStudy:フィージビリティ・スタディ）を平成23年度より実施

脳プロの歩み
Ｈ20年度

B
C

Ｈ22年度

Ｈ23年度

Ｈ24年度

Ｈ25年度

Ｈ26年度

Ｈ27年度

Ｈ28年度〜ブレイン・マシン・インターフェース
（ＢＭＩ）
の開発
◎ 川人 光男（株式会社国際電気通信基礎技術研究所）

社 会に貢 献 す る 脳 科 学の実 現 を 目 指 す

本書

A

Ｈ21年度

ブレイン・マシン・インターフェース（ＢＭＩ）の開発（個別研究）

独創性の高いモデル動物の開発◎ 伊佐 正（自然科学研究機構 生理学研究所）

D

社会的行動を支える脳基盤の計測・支援技術の開発◎ 狩野 方伸（東京大学）

E

心身の健康を維持する脳の分子基盤と環境因子◎ 水澤 英洋（東京医科歯科大学）

F
◎：拠点長

精神・神経疾患の克服を目指す脳科学研究

発達障害研究チーム ◎ 尾崎 紀夫（名古屋大学）
うつ病等研究チーム ◎ 山脇 成人（広島大学）◎ 武田 雅俊（大阪大学）
脳老化研究チーム

G

脳科学研究を支える集約的・体系的な情報基盤の構築◎ 貝淵 弘三（名古屋大学）

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

3

課題A・Bの概要

ブレイン・マシン・インターフェースの開発
ブレイン・マシン・インターフェース
（BMI）
とは

“体の司令塔”ともよばれる，脳。様々な体の働きは脳の活動によって調節されています。
ヒトの脳には千億個以上の神経細胞があり，それらがつながり合って神経回路を作っています。その回路を電気信号が行き来することで細胞同士の情報交換が行われ，さらに，それぞれの脳領域で情報処理・統合されます。その統合された情報によって，私たちの心や体の機能が調節されているのです。

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）とは，脳の情報である電気信号を取り出し，利用することで，脳（ブレイン）と機械（マシン）をつなぐ（インターフェース）技術のことです。
事故や病気などで失われた機能を代償，リハビリ治療，補助するといった医 療 応 用 のほか，産 業 応 用なども期 待されています。

読売新聞 2012年1月8日

4 課題 A・B成果報告

BMI研究がもたらす二つの貢献
BMI研究は社会的意義，科学的意義を同時にもつ，重要な研究領域です。
医療福祉などの社会への貢献と同時に，革新的な研究手法を脳科学の様々な分野にもたらします。それによって，脳機能の理解に向けての研究が加速し，そこで得られた成果は，社会貢献につながる新しい可能性となります。このように，双方向に研究を推進することが非常に重要です。

総合的人間科学の構築（脳機能の理解）

社会への貢献● 医療福祉
脳外科領域：
低侵襲BMI，脳深部刺激
リハビリテーション領域：
非侵襲，高精度，高機能眼科，精神科，神経内科領域：
人工網膜，
ニューロフィードバック●操作性
ニューロフィードバック，
神経符号の制御
新治療法の開発●イノベーション
インターフェース，ロボット操作，
マーケティング，各種訓練，
アミューズメントなど民生応用●大規模性
データベース，インフォマティクス
1回性の脳科学
（気づき，
創造性）

●

●

●

●

●定量性
予測，
デコーディング●

BMIがつくる私たちの未来
BMIが実用化されると，私たちはより安全・安心・快適な生活を送ることができます。BMIがつくる私たちの未来の一例をご紹介します。

短期的（5〜10年後）長期的（15〜20年後）安心して年をとれる社会認知症など脳関連疾患の早期発見・診断と効果的なリハビリ

外骨格ロボットを利用して，介護者の負担を軽減
高齢者の生活意欲を向上

お手伝いロボットにより，家事・育児の負担を軽減

危険が
少ない社会
インテリジェント自動車で交通事故を防止（脳活動をモニターし，危険を事前に察知）

ストレスや疲労の簡便な計測機器を活用し，ヒューマンエラー事故を防止

PCや家電が自動的に働いて，安全で快適な暮らし

臨場感あふれる
ユビキタス社会
自然の中にいるようなメディア環境で，テクノストレスを軽減

いつでもどこでも通信で，情報格差を解消

テレパシー・テレポーテーション型通信（感性重視の
未来コミュニケーション）で，ユビキタス社会を実現

川人光男 著 朝日新聞出版「脳の情報を読み解く−BMIが開く未来−」より 一部改変ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

5

構成メンバーと研究課題

課題A・Bの概要

課

題

A

●代表機関
㈱国際電気通信基礎技術研究所(ATR)
脳情報通信総合研究所 所長・ATRフェロー

川人 光男
（拠点長）

㈱国際電気通信基礎技術研究所(ATR)
脳情報研究所 神経情報学研究室 室長

神谷 之康㈱国際電気通信基礎技術研究所(ATR)
脳情報研究所
ブレインロボットインタフェース研究室 室長

森本 淳

日本の特長を活かしたBMIの統合的研究開発●参画機関
大阪大学大学院 医学系研究科
脳神経外科学教室 教授

吉峰 俊樹

皮質脳波を用いたブレイン・マシン・インターフェースによる脳機能再建

慶應義塾大学 医学部
リハビリテーション医学教室

里宇 明元

ブレイン・マシン・インターフェースの臨床応用を目指した医工連携プロジェクト
「機能代償システム」から「治療システム」へ

教授

自然科学研究機構（NINS）
生理学研究所 生体システム研究部門

南部 篤

教授

自然科学研究機構（NINS）
生理学研究所 認知行動発達機構研究部門㈱島津製作所
医用機器事業部 技術部

准教授

西村 幸男

BMIの ため の 非 侵 襲 脳 活 動 計 測 装 置NIRS-EEGシステム の
開発

井上 芳浩

副部長

電気通信大学大学院 情報理工学研究科
先端ロボティクスコース 教授

横井 浩史

情報通信研究機構（NICT）
脳情報通信融合研究センター

鈴木 隆文

東京工業大学
ソリューション研究機構

動物実験による，ブレイン・マシン・インターフェースの開発に向けた人工知覚・中枢神経刺激法の開発とBMI用統合データベース
の構築

主任研究員

教授

新潟大学大学院 医歯学総合研究科
統合生理学分野 教授

BMIのための 入 出 力 系デバイス技 術 開 発と脳 神 経 倫 理 学 的
検討

小池 康晴

筋 電 信 号 を 中 心とした 指 までを 含 む 多 自 由 度 BMIの 開 発

長谷川 功

大 脳 視 覚 連 合 野 の 皮 質 脳 波 から文 字/図 形 を 直 接 指 示 する
低侵襲 BMI

課

題

B

●参画機関
大阪大学大学院 医学系研究科
感覚機能形成学教室 教授

不二門 尚

高解像度人工網膜電極の開発・評価

太田 淳

高分解能人工網膜デバイスの開発

日本大学大学院 医学研究科
脳神経外科学分野 教授

片山 容一

ヒトにおける脳内植込み電極と体内埋設刺激デバイスを用いたBMIの開発理化学研究所 脳科学総合研究センター
認知機能表現研究チーム チームリーダー

田中 啓治

連合野１ミリ領域の平均神経活動が表す物体カテゴリー関連情報

理化学研究所 脳科学総合研究センター
適応知性研究チーム チームリーダー

藤井 直敬

大規模双方向グリッド電極システムの開発

奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）
物質創成科学研究科 光機能素子科学研究室

6 課題 A・B成果報告

教授課題A・Bの概要

研 究 体 制課題Ａは，中核となる代表機関であるＡＴＲと，八つの参画機関で構成された研究開発拠点です。それぞれの機関が有機的に連携し，ＢＭＩ開発を推進しています。

課

課題Ｂは，課題Ａ研究を補完・強化するために，五つの個別研究を進めています。

題A

医療を革新する〈リハビリテーション〉
慶應大 里

宇

〈皮質脳波〉
大阪大 吉

神経科学を革新する研究開発

峰

革新的なBMIを支える
基礎研究〈データベース〉〈動物実験〉〈解読と制御〉
ATR 川

人

ATR 神

谷
革新的な機器開発を目指してNINS 南部

NINS 西村

新潟大 長谷川〈義手・外骨格ロボット〉
ATR 森

本

横

井

東工大 小

池

電 気
通信大

〈非侵襲脳活動計測〉
島 津
製作所

井

上

〈マルチ電極〉NAIST 太

田

木

課

B

題

革新的なBMIを支える基礎研究

医療を革新する
大阪大 不二門

NICT 鈴

日本大 片

山

理研 田

中

理研 藤

井

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

7

神経科学を革新する研究開発

BMI開発のための計算論的研究㈱国際電気通信基礎技術研究所（ATR）
脳情報通信総合研究所 所長・ATRフェロー

川人● 脳波と近赤外光計測により，リハビリテー● BMI開 発 の 基 礎 と な る 計 算 論 的 神 経 科 学

目的光男

KAWATO, Mitsuo

研究を推進● 精神・神経疾患の治療を目指して，脳内の時間的空間的な活動パターンを実験的に制御

成果

ション中の大脳皮質活動をリアルタイムでフィードバックした。
● 脳情報解読とリアルタイムフィードバック
により，脳活動の時空間制御に成功した。

BMIは，失われた機能を代償し，回復を助けることを目さんの脳活動をモニターすることができませんでした。ATR的とした，コンピュータを含む人工的な電気回路であると定ではこれまで，大型の脳活動計測装置である磁気共鳴画義できます。人工内耳や脳深部刺激など，世界で何十万像法と脳磁計を組み合わせて脳活動を高い時間と空間の

人の方の福音になっています。最近は，本プログラム課題

分解能で推定する方法を開発してきました。今回は携帯性Aなどの成果も含め，コミュニケーションを含む運動機能のと経済性に関して優れている頭皮脳波と近赤外光計測法を代償と治療応用が急速に進みました。

組み合わせることにより，患者さんの大脳皮質上の神経活

このような応用には，霊長類や昆虫，またヒトを対象とし動を時間的空間的に高精度で，リハビリテーションの最中にた50年近くにおよぶ基礎研究の積み重ねが必須でした。特

視覚的にフィードバックするシステムを開発し，その有効性に，神経系の活動を電気的に記録して解析するシステム神を確認しました。

経科学の研究，脳の外側から脳を傷つけずに活動を測り，私たちは，脳活動を実験的に制御し，精神・神経疾患

脳で表現されている情報を読み解くデコーディング（脳情報の革新的な治療法に発展させるために，脳情報解読をして，解読，復号化技術）研究が応用の核になりました。

その結果を被験者にリアルタイムでフィードバックする，デ

脳プロ課題Ａでは，基礎，臨床，工学系の異なる背景

コーディッド・ニューロフィードバック法（略称DecNef）
を開発をもつ研究者が緊密に共同することにより，いくつかの分野しました。DecNefには，これまでのニューロフィードバックにで世界をリードする成果が得られました。

はなかった利 点 があります。第 一に，これまでのfMRI

ATR脳情報研究所の行動変容研究室と運動制御・機能

ニューロフィードバックよりも複雑な脳活動を扱えます。従来

回復研究室では，運動機能の回復や，精神・神経疾患のは，ある脳領域の活動の変化量や，二つの脳領域の活動

新しい治療法につながるBMIの開発を目指して，複数の脳の変化量を扱うなど，領域単位の操作しかできませんでし

活動計測法を組み合わせる脳活動推定手法や，脳活動のた。一方，DecNef では，ミリメートルという細かい単位で，時空間制御のための実験手法を開発してきました。

空間的なパターンを制御できます。また，デコーディング技

脳卒中のリハビリテーションの大きな目的の一つは，患者術を用いることで，脳のどのパターンが最も
「よく」
外界刺激

さんの脳活動を改善して，新たに有用な神経回路をシナプスや認知状態を予想するか決めることができます。DecNefを可塑性に基づいて構築することであると考えられます。しか用いて，知覚学習や連合学習を視覚刺激なしに引き起こす

し，技術的な困難などから，リハビリテーション中に，患者ことにも成功しました。

かそ

デコーディッド・ニューロフィードバック法（DecNef）の仕組み
ユーザーによる
脳活動の誘導

現在の脳活動パターン

目標の脳活動パターン

比較“類似度”をフィードバック

8 課題 A・B成果報告

研究成果のご紹介
・K. Shibata et al. “Monocular deprivation boosts
long-term visual plasticity.” Current Biology, 22;
R291‒R292, 2012.
・M. Fukushima et al. “A state-space modelingapproach for localization of focal current sourcesfrom MEG.” IEEE Transactions on Biomedical
Engineering, 59; 1561‒1571, 2012.
・K. Shibata et al. “Perceptual learning incepted bydecoded fMRI neurofeedback without stimulus
presentation.” Science, 334; 1413‒1415, 2011.
・T. Aihara et al. “Cortical current source estimationfrom electroencephalography in combination withnear-infrared spectroscopy as a hierarchical prior.”
NeuroImage, 59; 4006‒4021, 2011.
・R. Osu et al. “Quantifying the quality of hand
movement in stroke patients through threedimensional curvature.” Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 8: 62, 2011.

神経科学を革新する研究開発

脳情報デコーディング技術の開発㈱国際電気通信基礎技術研究所（ATR）
脳情報研究所 神経情報学研究室 室長

神谷之康

KAMITANI, Yukiyasu● モジュラー・デコーディング法により，任意の目的● 多様な出力を実現する脳情報デコーディング

成果

技術の開発

視覚像を脳活動から再構成することに成功した。
● データベース統合型デコーディング法により，
睡眠中の脳活動から夢の視覚的内容を解読することに成功した。

脳情報デコーディングとは，脳の信号から，身体や心のしました。この方法では，身体や心の状態を基本要素（モ

状態を解読することを指します。BMIにとっては，脳信号をジュール）の組み合わせで表現します。そして，それぞれの機械制御コマンドに変換するための重要な要素技術です。

要素についてデコーダを構築し，それらの出力を組み合わ

無意識の心の状態を含む多様な情報を脳から解読するこせます。各要素が取り得る状態の数は少ないので，比較の技術は，脳活動を利用したマーケティングなど様々な新し的少数のデータでデコーダの学習が可能ですが，その出いサービスや産業を生みだすポテンシャルをもっています。

力の組み合わせによって多様な状態を表現できます。この私たちのグループでは，世界に先駆けて機械学習を用い方法を，見ている画像を脳活動から再構成する問題（視覚

た脳情報デコーディング手法を開発してきました。機械学習

像再構成）に適用し，10×10ピクセルの任意の画像を大脳によるデコーディングではまず，課題を行っている時の脳活

視覚野の脳活動パターンから再構成するモデルを構築しま動を計測して，脳活動パターンと課題の内容（手の動きやした。その結果，数億通りもの画像を区別して出力できるこ

見ているものなど）との関係をコンピュータのパターン認識アとが示され，従来とはケタ違いの多様な出力をもつデコー

ルゴリズムで学習します。こうして学習した数理モデル（デディング技術が誕生しました
（図）
。

コーダ）
に，新たに計測される脳活動パターンを入力としてさらにこの手法を拡張し，モジュールをデータから自動的与えると，身体や心の状態に関する予測値が出力されるのに抽出するアルゴリズムの開発にも成功しました。この自動です。

モジュール抽出法は，デコーディング精度を向上させるだけ

機械学習モデルの構築のためには，出力となる身体や心でなく，脳が表現する要素的な情報を解明する手掛かりをの状態に対応する脳計測データをあらかじめ取得しておく

与えてくれます。また最近，これまでに開発したデコーディ必要があります。例えば，グー・チョキ・パー 3種類の手のング手法を画像・言語データベースと組み合わせることで形を出力として用いる場合には，それぞれの動作を行って（データベース統合型デコーディング），睡眠中の夢の視覚

いる時の脳活動データを繰り返し計測します。しかし，身体的内容を解読することにも成功しました。

や心の状態は本来，ほぼ無限の多様性をもち，すべての状態に対して学習データを取得することは困難です。

これらの新しい方 法は今 後，複 雑な操 作を実 現する
BMIや脳を介した情報通信の基盤となることが期待されます。

多様な出力をもつデコーダを構築するため，私たちは「モジュラー・デコーディング」という新しいアプローチを考案

研究成果のご紹介

視覚像再構成の論文がNeuron誌に掲載され，表紙を飾りました。
見ている文字「n e u r o n」
を脳活動の解読によって再現したことを表現したイラストです。
（Y. Miyawaki et al., 2008）

・Y. Fujiwara et al. “Modular encoding and decoding
models derived from Bayesian canonical correlation
analysis.” Neural Computation, 25; 1-27, 2013.
・T. Yanagisawa et al. “Regulation of motor
representation by phase-amplitude coupling in thesensorimotor cortex.” The Journal of Neuroscience,
32; 15467‒15475, 2012.
・Y. Kamitani et al. “Spatial smoothing hurts
localization but not information: Pitfalls for brain
mappers.” Neuroimage, 49; 1949‒1952, 2010.
・O. Yamashita et al. “Sparse estimation automaticallyselects voxels relevant for the decoding of fMRI
activity patterns.” Neuroimage, 42 ; 1414 ‒1429, 2008.
・Y. Miyawaki et al. “Visual image reconstruction fromhuman brain activity using a combination ofmultiscale local image decoders.” Neuron, 60 ;915‒929, 2008.

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

9革新的な機器開発を目指して

BMIリハビリテーションに向けた
脳で制御する外骨格ロボット

目的● リハビリテーションへの応用を目指した運動支援ロボットの開発● 脳とロボットをつなぐ技術の開発㈱国際電気通信基礎技術研究所（ATR）
脳情報研究所 ブレインロボット
インタフェース研究室 室長

森本淳

MORIMOTO, Jun● 大きな力としなやかな制御で運動アシストを成果

行い，自律的にバランスを維持する外骨格ロボットの開発に成功した。
● 開発した外骨格ロボットを脳で制御することに成功した。

この研究では，運動支援を行いながら運動に関わる脳やし，大きい力を軽量の空圧から得，高い応答性を小型の神経系を回復させるリハビリテーションに貢献する技術の開電動モーターから得る軽量のハイブリッド駆動方式を実現

発を行いました。脳や神経の回復には，本人が動かそうとし，外骨格ロボットに応用することに成功しました。また，思ったタイミングで体を誰かに動かしてもらうことが大事だと

力センサーを備えることで外骨格ロボットのしなやかな制御を考えられています。念じて動くロボットが必要とされるのはそ実現するとともに，ヒューマノイドロボット技術を援用した自律のためです。

的なバランス制御システムの開発にも成功しました。

まひ

私たちの研究では，脳卒中や脊髄損傷で麻痺が残る人

さらに，開発した外骨格ロボットを，脳情報解読技術との下肢を対象にした支援機器として，立ち上がりや歩行の組み合わせ，念じて動く仕組みを作りました。体を動かす

アシストができる外骨格ロボットを開発し，脳とロボットをつな運動イメージで脳活動が変化するので，それをコンピュータ

ぐ技術を開発しました。このような機器にはヒトの運動に追で解読してロボットがアシストします。椅子に座っている状態

従するしなやかさ，ヒトの体を支える大きなアシスト力，そしからの立ち上がりのアシストに成功しました。

て自律的にバランスを維持する機能の三つの要素が求めら

今後はリハビリテーション応用を目指して，医師や療法士れます。なおかつ駆動装置を軽く設計する必要があります。

の方々と連携・協力し，まずは患者さんが安心・安全に装着

従来技術では実現困難でした。

できるように開発を進めます。安全性が確認できれば，リハ

これらの問題を解決するために，私たちは軽量で大きな力を発生することができる空圧電動ハイブリッド・アクチュ

ビリテーション現場で福祉機器として利用してもらうなど，臨床応用を目指します。

エータを開発しました。空圧を用いると，大きな力を軽量の

将来的には，このようなロボットを装着して下肢のリハビリ

アクチュエータから生成することができます。しかし，応答テーションに役立ててもらい，回復すれば自宅での日常生活

性が良くないという問題がありました。一方で，一般にロの運動支援を行うことを想定しています。そして，最終的

ボットで用いられる電動モーターは，応答性は良いのですがにはシステムを装着せずに生活できるような機能回復の実現

大きな力を生成するためには大きくて重いモーターを使う必に貢献することを目指しています。

要があります。そこで，それぞれの駆動方式の長所を生か脳で制御する外骨格ロボット

外骨格ロボットによる自律的なバランス制御

空気圧＋電動ハイブリッド・アクチュエータ

10 課題 A・B成果報告

研究成果のご紹介
・Y. Ariki et al. “Extraction of primitive representationfrom captured human movements and measured
ground reaction force to generate physicallyconsistent imitated behaviors.” Neural Networks, 40;
32‒43, 2013.
・T. Noda et al. “Brain-controlled exoskeleton robot for
BMI rehabilitation.” IEEE/RAS International
Conference on Humanoid Robots; 21‒27, 2012.
・J. Morimoto et al. “Extraction of latent kinematic
relationships between human users and assistive
robots.” IEEE International Conference on Robotics
and Automation; 3909‒3915, 2012.
・T. Matsubara et al. “Real-time stylistic prediction forwhole-body human motions.” Neural Networks, 25;
191‒199, 2012.
・N. Sugimoto et al. “The eMOSAIC model forhumanoid robot control.” Neural Networks, 29‒30;
8‒19, 2012.
・S. Hyon et al. “XoR: Hybrid drive exoskeleton robotthat can balance.” IEEE/RSJ International
Conference on Intelligent Robots and Systems;
3975‒3981, 2011.

医療を革新する皮質脳波を用いたBMIによる機能支援

解読し，身体代替機器を制御● 皮質脳波BMI用のワイヤレス体内埋込装置を

吉峰

俊樹

YOSHIMINE, Toshiki● 皮質脳波を段階的に解読してロボットアームを● 皮質脳波を用いることにより高精度に脳信号を目的

大阪大学大学院 医学系研究科
脳神経外科学教室 教授

成果

リアルタイム制御することに成功した。
● 皮質脳波BMI用のワイヤレス体内埋込装置を開発し，動物での埋込実験に成功した。

開発
私たちは，手術をして大脳の表面に直接置いた電極か術をすることなく手や腕の運動を1回1回の運動からある程ら正確な脳波（皮質脳波）を測ることにより，大脳から運動度推定することができました。これは将来的にはBMIの手に関わる脳活動の内容を高精度に読みとり，身体機能を代術をする前の評価に応用できると考えています。研究の過替補助する技術の研究開発を，脳プロ課題Aの他の機関程では，複数の周波数の脳波の位相や振幅が互いに同期と協力して行いました。これは筋萎縮性側索硬化症（ALS）したり同期が外れたりして運動の開始や制御に関わっているや脊髄損傷などにより重度の身体障害や発話障害に苦しむことも明らかにして，脳科学の進歩にも貢献しました。以上

患者さんを支援する技術として期待されています。全国のの成果に基づいて、実際の重症のALSの患者さんにおいALS患者さんを対象としてアンケートを行ったところ，BMIて電極を脳表面に置いて脳波を解読する方法の安全性やに対する期待が大きいことが分かりました。

機能性を評価する臨床研究を開始しました。

そこでまず，皮質脳波から連続的・段階的に運動内容を

私たちの方法では大脳の表面に電極を置くので，長期解読し，これを用いてロボットアームをリアルタイムに操作す

間にわたって安全に利用するためには，皮質脳波を計測しる方法や，カーソル操作だけで文章を作成できる方法を研て外部のコンピュータとワイヤレス通信できる装置を体内に究開発しました。次に，難治性のてんかんや痛みを治療す

埋め込んで，感染のリスクをできるだけ下げる必要がありまるために，手術で脳表面に電極を置いた患者さんに研究にす。そこで私たちは皮質脳波を計測できるBMI 用ワイヤレ

参加していただいて，この方法を使っていただきました。そス体内埋込装置を開発し，動物に短期間埋め込んで正確の結果，これらの患者さんがロボットアームをリアルタイムにに脳波が測れることを確かめました。今後，装置の改良を操作して，物をつかんだり離したりすることや，カーソルを進めて，安全性の確認や性能の向上を行い，先述したロ

操作することに成功しました。また，長期間運動障害があ

ボット制御やコミュニケーション補助と組み合わせて，皮質る患者さんでもこの方法が使えることや，何日かたって再び脳波を用いた埋込型 BMI 装置として実用化し，身体障害使うときでもコンピュータに脳活動パターンを再学習させるこや発話障害に苦しむ患者さんを助けたいと思います。

となくすぐに使えることも分かりました。さらに，脳磁図という脳波より正確に脳活動を測ることのできる装置を用いて，手皮質脳波計測ロボットアーム制御▲
患者さんの脳波でロボット▲

ワイヤレス体内埋込装置

制御システム▲
脳信号解読制御

皮質脳波電極コミュニケーションの補助

アームを操作できる。

研究成果のご紹介
・T. Yanagisawa et al. “Regulation of motor
representation by phase-amplitude coupling in thesensorimotor cortex.” The Journal of Neuroscience,
32; 15467‒15475, 2012.
・T. Yanagisawa et al. “Electrocorticographic control
of a prosthetic arm in paralyzed patients.” Annals of
Neurology, 71; 353‒361, 2012.
・H. Sugata et al. “Neural decoding of unilateral upper
limb movements using single trial MEG signals.”
Brain Research, 1468; 29‒37, 2012.
・M. Hirata et al. “A fully-implantable wireless system
for human brain-machine interfaces using brain
surface electrodes: W-HERBS.” IEICE TRANSACTIONS on Communications, E94-B; 2448‒2453, 2011.
・T. Yanagisawa et al. “Real-time control of a prosthetic
hand using human electrocorticography signals.”
Journal of Neurosurgery, 114; 1715‒1722, 2011.
・T. Yanagisawa et al. “Neural decoding using gyral
and intrasulcal electrocorticograms.” Neuroimage,45; 1099‒1106, 2009.

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

11

医療を革新するまひBMIが拓く重度上肢麻痺治療の新たな可能性里宇

教授

明元

LIU, Meigen● BMIリハビリシステムを開発し，完全麻痺筋に● 頭 皮 脳 波 BMIを 用 い た，重 度 上 肢 麻 痺 の目的

慶應義塾大学 医学部
リハビリテーション医学教室

回復のための新たなリハビリ手法の開発● 機能回復の神経学的メカニズムの解明と臨床応用への展開

成果

筋活動を誘発可能なことを世界で初めて示した。
● BMIリハビリの成功により，麻痺手に対する治療が進化し，重度例にも対応可能になった。

脳卒中後，60% の方で歩行が自立するのに対し，手がおいて，10日間の集中的 BMIリハビリを行った結果，指を実用的に使えるようになる方の割合は20％に過ぎません。

開こうとしても筋電が全く記録できなかった方の60 %で筋電

麻痺手の回復は困難とされ，従来のリハビリでは利き手交が記録できるようになり，あわせて手指の動きやこわばりが換（非利き手で字を書くなど）
や片手動作の習得など代償的改善し，日常生活における上肢の使用が増加しました。

アプローチが重視されていました。一方，近年の神経科学

BMIリハビリの成功により，麻痺手に対するリハビリ治療

研究は脳の大きな可塑性を示しており，麻痺自体の回復をは大きく進化し，既存の手法と有機的に組み合わせた体系

促す治療が注目されています。

的リハビリ戦略により，軽度から重度までの麻痺に幅広く対かそ

脳卒中になると指を固く握り締め開けない方が多いことか応できるようになりました。すなわち，指を1本1本動かせるら，私たちは指を開く筋肉（手指伸筋）
を電気刺激で補助し，方には従来のリハビリ，動かせない方には手指伸筋の筋電日常生活での使用を促す HANDS 療法を開発しました。すが 記 録できれば HANDS 療 法，記 録できなければまずでに200名以上の治療経験があり，少しでも手指伸筋の活BMIリハビリを行 い，筋 電 が 記 録 できるようになれ ば

動（筋電）が記録できれば使えるので，重度麻痺にも適応

HANDS 療法に移行するという流れで治療します。

可能ですが，完全麻痺には使えません。

現在，BMIリハビリの効果機序（メカニズム）を解明する

そこで，新たな可能性を開くべく，BMI を活用した治療研究を進めています。さらに，効果を高いエビデンスレベルを開発してきました。すなわち，麻痺した指を伸ばすことをで確かめるべく，治療群と対照群を無作為に割り付けた臨イメージした時の脳波の変化を BMI で捉え，うまくイメージ

床試験を行っています。また，実際の訓練場面で簡便にできたと判定された時にのみ，麻痺手が電動装具や電気使えるシステムを試作し，旧タイプと比べ，より大きな麻痺の刺激により開かれるという治療です（図）。イメージに伴う脳回復及び日常生活での上肢使用の増加が見られるという成内の変化を視覚と運動感覚を通してフィードバックすることに果を得ています。今後，より実用的な BMIリハビリシステム

より，当初見られなかった手指伸筋の活動が，リハビリ後にの製品化に向け，電池で動き，脳波電極をヘッドフォンのよははっきりと記録されるようになりました。また，f MR（機能I

うに簡単に装着でき，ワイヤレスでどこでも使えるシステムを的磁気共鳴画像）
では，運動に関わる脳の領域の血流が開発する予定です。これが実現すればネットワークを活用し増加していました。

て在宅やクリニックでリハビリしながら，専門機関と連携して発症後150日以上経過した慢性期片麻痺の方 50 数名に先進的治療を受けられるようになると期待されます。

BMIリハビリシステム
システムの概要❶頭皮脳波を計測❷脳活動の状態を分析

研究成果のご紹介

BMI で検出している
運動関連脳波

❸正しい活動パターンのときだけ電動装具
や筋電気刺激が駆動して，運動をアシスト

安静状態のときの頭皮脳波
運動イメージが正しくできているときの頭皮脳波
5μV
0.2s

BMI初日
麻痺筋の
患者
A
活動の
改善結果

BMI最終日

0.1mV

患者 B

訓練の様子

12 課題 A・B成果報告※網掛けされた時間帯で手を動かそうとしている

6s

・M. Liu et al. “Newer challenges to restore hemiparetic
upper extremity after stroke: HANDS therapy and
BMI neurorehabilitation.” Hong Kong Physiotherapy
Journal, 30; 83‒92, 2012.
・Y. Kasashima et al. “Modulation of event related
desynchronization during motor imagery withtranscranial direct current stimulation (tDCS) in
patients with chronic hemiparetic stroke.” Experimental Brain Research, 221; 263‒268, 2012.
・K. Shindo et al. “Eﬀects of neurofeedback training
with an electroencephalogram - based Brain
Computer Interface for hand paralysis in patientswith chronic stroke: a preliminary case series study.”
Journal of Rehabilitation Medicine, 43; 951‒957, 2011.
・Y. Hashimoto et al. “Change in brain activity throughvirtual reality-based brain-machine communication
in a chronic tetraplegic subject with muscular
dystrophy.” BMC Neuroscience, 11: 117, 2010.

革新的なBMIを支える基礎研究

脳深部刺激療法の作用機序の神経生理学的研究

南部篤

NAMBU, Atsushi

たん そう きゅう● ヒトのパーキンソン病の治療に使われている

目的

自然科学研究機構 生理学研究所
生体システム研究部門 教授● 淡蒼球内節を標的とした脳深部刺激療法の

脳深部刺激療法の作用機序の解明

成果● 明らかにした作用機序を利用し，より効果的な

脳深部刺激療法を開発

作用機序を解明した。
● 明らかになった作用機序をもとに，効率的な脳深部刺激療法を提案した。

ヒトのパーキンソン病やジストニアの治療法として，大脳力な応答も抑制されました。

基底核に刺激電極を埋め込み，数ボルト以下の低い電圧

これらの結果から，淡蒼球内節−脳深部刺激療法の作で100ヘルツ以上の高頻度刺激を連続して与えるという脳深用機序として，GABAの放出によって局所の神経活動が抑部刺激療法（DBS療法）が行われています。我が国では制されることに加え，神経情報の伝達が淡蒼球内節で遮

2000年から保険適応になり，多くの患者さんが恩恵を受け断されることが考えられます（図を参照）。これまで，脳深部ていますが，その治療メカニズムは良く分かっていませんで刺激療法は局所の神経活動を興奮させているのか，抑制した。そこで私たちは，ヒトに近い脳構造をもつサルを用い，しているのか，議論されてきました。本研究結果は，この脳深部刺激療法の標的の一つである淡蒼球内節に電気刺議論に終止符を打つとともに，神経情報の伝達の遮断とい激を与え，その際の局所の神経活動を記録することにより，う新たな作用機序を提唱するものです。

脳深部刺激療法の作用機序（メカニズム）を調べました。

脳深部刺激療法の標的は淡蒼球内節で，すぐ外側にあ

その結果，淡蒼球内節を単発電気刺激すると，局所のる淡蒼球外節は適さないので，この両者を見分けることは

神経活動は刺激後，しばらく抑制されました。刺激を連続重要です。今回の実験で，淡蒼球内節の連続刺激では刺激に変え，刺激頻度を次第に100ヘルツに上げていくと，局所の神経活動が抑制されるのに対し，淡蒼球外節の場

刺激期間中，神経活動が完全に抑制されました。局所に合は逆に興奮することが分かりました。この性質を利用する

薬剤を投与して抑制の機序を調べたところ，抑制性の神経と，両者を容易に区別できるので，ヒトの手術の際に役立伝達物質であるGABA（γ-アミノ酪酸）
が作用していることがつと思われます（特許出願済）。さらに，異常な神経情報の分かりました。淡蒼球内節には，線条体と淡蒼球外節から伝達を遮断するという作用機序が分かったことから，大脳GABA作動性の神経連絡があることから，このような神経皮質から情報を拾い上げ，これをもとに刺激を行うというオ線維が刺激され，多量のGABAが放出されたと考えられま

ンデマンド型の治療法も考えられます。実際，パーキンソン

す。刺激によって淡蒼球内節の神経細胞も興奮することは病モデルサルを用い，大脳皮質一次運動野から運動情報ありますが，連続刺激中はGABAによる抑制が強いため，を検出し，これを基に脳深部刺激療法をもう一つの標的でこのような興奮も抑制されました。また，大脳皮質を電気刺ある視床下核に施したところ，運動障害が効果的に改善し激すると，通常は淡蒼球内節で興奮−抑制−興奮の３相ました。

性応答が観察されるのですが，連続刺激中はこのような強異常な神経情報が伝達される研究成果のご紹介

電気刺激

GABAの放出異常な神経情報の
伝達を遮断

症状の改善

© 理系漫画家はやのん

・S. Chiken et al. “High-frequency pallidal stimulation
disrupts information ﬂow through the pallidum by
GABAergic inhibition.” The Journal of Neuroscience,
33; 2268‒2280, 2013.
・H. Nishibayashi et al. “Cortically evoked responses ofhuman pallidal neurons recorded during stereotactic
neurosurgery.” Movement Disorders, 26; 469‒476, 2011.
・Y. Tachibana et al. “Subthalamo-pallidal interactions
underlying parkinsonian neuronal oscillations in the
primate basal ganglia.” European Journal of
Neuroscience, 34; 1470‒1484, 2011.
・A. Nambu et al. “Reduced pallidal output causes
dystonia.” Frontiers in Systems Neuroscience, 5; 89,
2011.
・S. Chiken et al. “Cortically evoked long-lasting
inhibition of pallidal neurons in a transgenic mousemodel of dystonia.” The Journal of Neuroscience, 28;
13967‒13977, 2008.

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

13

革新的なBMIを支える基礎研究
しんしゅう

低侵襲及び侵襲型 BMI の神経生理学的研究

自然科学研究機構 生理学研究所
認知行動発達機構研究部門 准教授

西村● 脳表や感覚神経から記録した生体信号から，● 次世代BMI開発に向けた基礎研究として，目的

脳表や感覚神経から記録された信号の解読● 脳梗塞モデルサルでの脳活動による上肢麻痺筋の運動機能再建
ま

ひ

幸男

NISHIMURA, Yukio

成果

上肢の運動情報や感覚情報を解読した。

● 脳梗塞モデルサルにおいて脳表から記録された信号を用いて筋肉を電気刺激し，上肢運動機能の再現に成功した。

これまでのBMIは，脳の中に電極を刺すなどの侵襲的な梗塞後，そのサルの脳表よりECoG信号を記録し，ECoG

手法で神経活動を記録し，脳活動が行っている運動制御

信号の増減に応じて麻痺筋に対して運動を引き起こすよう情報を解読して機械を操作することが行われてきました。次な電気刺激を与えてやりました。数回のトレーニング後，サ世代BMIとして，脳内部に電極を刺すことなく，脳に優しく

ルは自らの脳活動を随意的に制御して，麻痺筋への電気脳活動を記録することが求められます。次世代BMIの開発

刺激パターンを生成し，随意的に麻痺した手の運動を制御に向けた基礎研究として，初めに，運動中の脳表面からできるようになりました。この結果から，脳梗塞の患者さん

信号を記録し，それらがもっている運動制御情報を解読しでも侵襲性が低く，長期間安定したECoG信号を用いて，ました。私たちは，サルの脳表面に薄い電極シートを置くこ

機能的な電気刺激を随意制御することにより，麻痺した手とで，硬膜下皮質表面電位（皮質脳波 ; ECoG）という電気を再び自分の意思で動かすことができるという臨床的な応用

活動を記録しました。脳における実質的な神経情報は脳内が期待できます。

部の神経細胞の近傍で発生し，局所電位として観測されま

次世代BMIとして，機械や麻痺した手指の動きを単に制す。そこで，ECoG信号から局所電位を再現することがで御するだけでなく，機械や手指の動きを随時教えてやること

きるか調べたところ，脳表で記録されるECoG 信号に実質でより精度高く運動制御することが可能になると考えられま的な神経情報も反映されていることを明らかにしました。次す。そのためには，運動中の感覚神経から信号を記録し，はじに，サルが手腕の到達把持運動中に複数の脳表部位からそれらがもっている感覚情報を解読する必要があります。

ECoG信号を記録し計算したところ，腕の筋活動や運動軌

私たちは，筋肉の長さや皮膚の動きを感知する感覚神経に跡を再現することに成功しました。このことは，脳表から記

剣山型の電極を埋め込み，サルが運動中の感覚神経の活録されたECoG信号に運動制御情報が含まれることを意味

動を記録しました。その結果，筋肉や皮膚の動きを感知すします。さらに私たちはECoG 信号から読みとった運動制御

る神経はいずれも運動感覚の情報を反映し，集団としてみ情報を用いて，義手の制御にも成功しています。

ると正確な運動感覚情報を含んでいることが分かりました。

次に，私たちが記録したECoG 信号を利用して，運動機

これらの基礎的な神経生理学的研究の成果は，次世代能に障害がある患者さんに応用がきくか，基礎的な研究をBMIの開発と臨床応用に向けて，非常に有用な知見にな行いました。私たちは，人間の脳梗塞の仕組みに沿って，るであろうと考えられます。

片麻痺モデルサルを新規に開発し，実験を行いました。脳義手制御

ECoG信号

機能的
電気刺激

筋活動・運動軌跡の再現

応用例
・神経生理学的な新発見
・四肢の運動・体性感覚麻痺に対しての機能再建

14 課題 A・B成果報告

研究成果のご紹介

感覚神経

運動感覚情報の再現

・H. Watanabe et al. “Reconstruction of movementrelated intracortical activity from micro-electrocorticogram array signals in monkey primary motor
cortex.” Journal of Neural Engineering, 9; 036006,
2012.
・T. Umeda et al. “Population coding of forelimb joint
kinematics by peripheral aﬀerents in monkeys.”
PLoS ONE, 7; e47749, 2012.
・D. Shin*, H. Watanabe* et al. “Prediction of muscle
activities from electrocorticograms in primary motor
cortex of primate.” PLoS ONE, 7; e47992, 2012.
*equal contribution
・H. Yokoi et al. “fMRI analysis of prosthetic handrehabilitation using a Brain-Machine Interface.” In:
Advances in Therapeutic Engineering; 219‒250,
CRC Press, 2012.

革新的な機器開発を目指して

非侵襲型BMI用脳活動計測装置の研究開発
しん

目的

しゅう

● BMIを使ったリハビリテーションのための高性能型と携帯型の非侵襲脳活動計測システムの開発㈱島津製作所
医用機器事業部 技術部

井上

副部長

芳浩

INOUE, Yoshihiro● 高性能型システムは過去最大の計測点数で成果

高精度に脳活動を捉えることを可能にした。

● 携帯型システムは持ち運びや装着が簡単で，BMIリハビリテーション中の脳活動計測を可能にした。

BMIは，脳と機械を直接つなぐ，新しいインターフェースができるという特長があります。それぞれの利点を活用し，として，医療，ロボット工学や情報工学などへの応用が期

脳活動の解読の精度を高めることを考え，NIRSとEEGの待されています。BMIを形成する要素技術の一つとして，両方を同時に可能にした測定装置をNIRS-EEG装置と呼ん

脳活動の計測技術があります。計測技術には侵襲型と非でいます。

侵襲型があり，侵襲型は外科手術を行い，頭蓋内に電極

脳プロでの私たちの目的は，BMIを用いた脳卒中患者さ等のセンサーを置き，脳から直接，信号を取り出します。

んのリハビリテーションのために，2種類のNIRS-EEG装置を

非侵襲型は，頭蓋骨を通して，頭の表面から信号を捉えま開発することです。一つは高性能型システムです。高性能

す。外科手術は必要としないため，安全面において優れ型システムは，これまでで最大の計測点数（200点以上）で，ており，脳の広範囲を検出対象にすることができるという特精度の高い脳活動を計測することができます。高精度の脳徴があります。以下，非侵襲型について詳しく説明します。

活動データを得ることで，脳科学の研究を進めることができ

非侵襲型の脳活動計測装置の中で，比較的自由に動きます。もう一つは携帯型システムです。携帯型システムは，ながら計測できる装置に，近赤外イメージング装置（NIRS）

実際のリハビリテーション中に脳活動を計測するために，持

と脳波計
（EEG）
の2種類があります。NIRSは，近赤外光

ち運びが容易で，病院内での移動が簡単にでき，机の上が生体内を良く透過する性質があることを利用しています。

で様々なリハビリテーション器具を使用できるように，薄型の頭にホルダとよぶキャップをかぶり，髪の毛をかき分け，光形状でノートパソコンの下などに置くことができます。また頭ファイバーを頭の表面に複数装着します。近赤外光を光ファに装着するホルダは，くし型の形状で，これまでより簡単にイバーから頭表に照射，頭蓋骨を通過し脳内を散乱した光

装着できます。リハビリテーション中に簡単に脳活動の計測

を頭の表面で受光します。脳の血液変化を計測することがが可能で，リハビリテーションによる脳活動の変化，すなわ

でき，血 液 変 化により，脳 活 動を捉えることができます。

ちリハビリテーションの効果などの情報を医療従事者の方々

EEGは，頭の表面に複数の電極を装着し，脳内の神経細に，すばやく知らせることができます。

胞の電気的な活動として，頭の表面の電位変化，いわゆる脳波を計測します。NIRSには脳活動が生じた位置が分かりやすいという特長，EEGには高速に脳活動を捉えること

NIRS-EEG 装置の携帯型システム

研究成果のご紹介
・T. Shimokawa et al. “Hierarchical Bayesianestimation improves depth accuracy and spatial
resolution of diﬀuse optical tomography.” Optics
Express, 20; 20427‒20446, 2012.

くし型ホルダ

本体ユニットブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

15革新的な機器開発を目指して

BMIのための電動義手と触覚フィード
バックシステムの研究開発

目的

電気通信大学大学院 情報理工学研究科
先端ロボティクスコース 教授

横井浩史

YOKOI，Hiroshi● ワイヤ牽引機構の工夫で握力が向上し新しい● BMIの実社会への応用を目指した日常生活に成果適用可能な電動義手の開発● 低侵襲型BMI電動義手の制御手法の確立
しん しゅうセンサと電気刺激装置で触覚フィードバックができる電動義手を開発した。
● 誤操作が少なくかつ敏速に動作するBMI電動義手の制御手法を考案した。

今までの研究で，私たちはヒトの手と同じ様に動く電動義

また，触覚を患者さんにフィードバックする仕組みも必要

手を開発しています。これは腱と筋肉で動くヒトの手を模しでした。握った感覚がない義手では，ものを取り落としたり，たもので，ワイヤ牽引機構とモータで動きます。そして，ヒト

柔らかいものをつぶしてしまったりするおそれがあるからでの筋肉が動くときに生じる微弱な電気
（筋電位）
をセンサで

す。そのための新しい触覚センサの開発も行いました。こ

感知し，コンピュータで分析した結果を基に制御します。これまでの電動義手も圧力センサを搭載していましたが，センのような電動義手は一般に筋電義手と呼ばれています。指サの面に対する当たりが悪いと感知できません。一方，私を動かす筋肉は手ではなく肘から先の前腕部にあるので，たちが開発した触覚センサはスポンジ状で，どの方向から患者さんに残された筋肉で動かせるのです。

物体と接触しても検知できます。またセンサであると同時にひじ一方，近年の脳科学の発達により，脳の活動から意図緩衝材にもなり，形状も自由なので，義手の指先を自然でを推測して機械を動かす手段，すなわちBMIのための基

柔らかいものにできます。さらに，センサで得られた触覚情礎技術が格段に進歩しています。肩などの上位の欠損によ

報を患者さんにフィードバックするために，電気刺激によってり残存する筋が少なかったり，四肢麻痺があったりする患者

あたかも触られたかのような感覚が得られる装置も開発しまさんでも，これによって電 動 義 手を動かせるようになり，

した。

ま

ひ

QOL
（クオリティ
・オブ・ライフ）の飛躍的な向上が期待されます。

これらの成果を基に，他の研究機関の協力を得て，電このような背景から，私たちはBMIの実社会への応用の動義手をBMIで制御する実験を行っています。生理学研一環として，日常生活で不便なく使える電動義手の開発に究所では，埋込型ですが身体の負担が小さい低侵襲型と取り組んできました。そのためにはまず，電動義手の重さやよばれる電極をサルに適用して，BMIで上腕電動義手を動

大きさを小さく保ったままで握力を向上することが必要でし

かす実験を行いました。腕を伸ばして物をつかむ一連の動た。日常生活で使うためにはコンパクトであることが求められ作を，脳活動から推測しやすくなるように分けて考えて誤動ますが，その分握力が弱くなってしまいます。私たちはワイ作を軽減し，さらにその動作が切り替わるタイミングを見つ

ヤ牽引機構に工夫を重ね，1本の指に複数のワイヤを配置けだす方法で敏速な動作も実現しています。また，ヒトへすることで，波が重なって強め合うように握力を向上できましの適用も始まっており，大阪大学医学部で私たちの上腕電た。さらにこれを応用して肘や肩の関節も力強く動かせる上動義手を使ったBMIの臨床応用の研究が行われています。

腕電動義手も開発しています。
運動イメージの推定

研究成果のご紹介

電気刺激装置

脳活動

接触情報

電動義手

電動義手の姿勢の決定

16 課題 A・B成果報告

モータの駆動義手の指
接触センサ

・佐藤 圭太 他. “硬膜下電位からのサル捕食運動中の状
態判別とロボットアーム動作決定.” 日本ロボット学会誌，31;
1‒9，2013.
・中村 達弘 他. “五指ハンド筋電義手のための制御システム.” Magnetics Japan，6; 206‒212，2011.
・加藤 龍 他. “筋電義手使用による運動機能再建の評価.”
日本ロボット学会誌，27; 926‒932，2009.
・H. Yokoi et al. “fMRI analysis of prosthetic handrehabilitation using a Brain-Machine Interface.” In:
Advances in Therapeutic Engineering; 219‒250,
CRC Press, 2012.
・H. Yokoi et al. “Mutually adaptable EMG devices forprosthetic hand.” The International Journal of Factory
Automation，Robotics and Soft Computing，1; 74‒83，2009.

革新的な機器開発を目指して

皮質脳波BMIのための神経電極及び無線体内埋込装置の研究開発

目的

情報通信研究機構
脳情報通信融合研究センター 主任研究員

鈴木隆文

SUZUKI, Takafumi● 多点柔軟皮質脳波電極を開発し，皮質表面と● 皮質脳波電極の研究開発● 皮質脳波BMIのための無線体内埋込装置の研究開発

内部の神経信号の関係解明に貢献した。

成果● 皮質脳波BMIの臨床応用実現に向けた無線

体内埋込装置を開発した。

脳の表面にシート状の神経電極を貼り付けて神経活動に造のおかげで脳の曲面によくフィットするだけでなく，脳脊髄よる脳表面の電位変化（皮質脳波）
を計測し，これをもとに液の行き来も妨げず，動物を対象とした評価実験では，1

意図を推定して義手や会話支援機器の操作に利用する

年半にわたる安定した計測ができることが示されました。ま

BMIの研究が期待を集めています。この方法（皮質脳波

た，網目のすきまから針型電極を刺入して，皮質表面と皮BMI）は脳内に神経電極を刺し入れる必要がないため，脳質内部の神経信号の多点同時計測ができることも示し，両に与えるダメージが小さく（低侵襲），特にBMIの臨床応用者の関係の解明にも貢献しました。

しん しゅうという観点から注目されています。本研究は，この皮質脳波BMIの実現のため，

一方課題②については，大阪大学の吉峰グループやATRの川人グループなどと連携して，多点で計測した皮質課題①：高密度多点柔軟皮質脳波電極の開発

脳波信号を増幅し体外に無線送信する小型体内埋込装置

課題②：皮質脳波無線伝送用小型体内埋込装置の開発の開発を行いました。皮質脳波信号を体外に伝送するためという二つの課題を解決することを目的として進められました。

のケーブルが皮膚を貫通したままでは感染の可能性がある

課題①は，脳の表面から長期間安定して安全に高密度ため，臨床用BMIの安全性向上には無線化が必須となりまかつ多点で皮質脳波を計測可能な神経電極の開発です。

す。また，10 〜100μV程度と微弱な神経信号は，電極のす皮質脳波から運動や会話の意図を推定（デコーディング）すぐ近くで増幅することによって，ノイズの少ない良質の信号とるためには，皮質脳波と脳（皮質）内部の神経活動との関して扱うことができます。装置の小型化を目指すために，64

係をあらかじめよく理解しておく必要もあります。このため，

チャンネルの皮質脳波信号の増幅と，デジタル化機能を備動物を対象として皮質脳波と皮質内神経信号を同時で計えた5㎜角のチップの設計を行い，VDEC（東京大学大規

測可能な神経電極を開発することも目指しました。新潟大

模集積システム設計教育研究センター）における数度の試

学の長谷川グループ，及び生理学研究所の西村グループ

作と評価，設計修正を経て，所望の仕様のチップの開発と連携して開発を進めた結果，パリレンCという透明，柔軟に成功しました。このチップを2個用いることにより最大128で生体適合性が良好な高分子材料を用いて網状構造の薄チャンネル分の神経信号を増幅し，無線LAN（Wi-F i）
規格い（20μm厚）フィルム状の基板を形成し，32 〜最大128チャの通信によって無線で体外に送信可能となる小型体内埋込

ンネルの計測点を有する電極を開発することができました。

装置を開発しました。現在，動物を用いた長期の埋込評

電極間距離（中心間距離）は最小で100μmです。網状構

価実験によって安全性と有効性を確認しています。

皮質脳波信号と皮質内部での神経活動との関係を解析
1mm

皮質脳波
電極

皮質脳波用
チップ

皮質脳波 BMI
システムと基盤技術
皮質脳波信号の計測
信号増幅・デジタル化・体外無線通信

皮質脳波電極皮質内部

針型電極

動作意図の推定・義肢等の制御

義手

研究成果のご紹介
・鈴木隆文. “運動出力型ブレインマシンインタフェース.” 日本神経回路学会誌, 19; 112‒117, 2012.
・H. Watanabe et al. “Reconstruction of movementrelated intracortical activity from microelectrocorticogram array signals in monkey primary
motor cortex.” Journal of Neural Engineering, 9;036006, 2012.
・M. Hirata et al. “A fully-implantable wireless system
for human Brain-Machine Interfaces using brain
surface electrode: W-HERBS.” IEICE Trans
Communications, E94-B(9); 2448‒2453, 2011.
・T. Yoshida et al. “A high-linearity low-noise ampliﬁer
with variable bandwidth for neural recoding
systems.” Japanese Journal of Applied Physics, 50,
04DE07-1-4, 2011.
・H. Toda et al. “Simultaneous recording of ECoG and
intracortical neuronal activity using a ﬂexible
multichannel electrode-mesh in visual cortex.”
NeuroImage, 54; 203‒212, 2011.

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

17革新的な機器開発を目指して

筋電信号を介する機能代償
BMIの研究開発

小池

教授

康晴

KOIKE, Yasuharu● 脳波から時系列の筋活動を精度良く推定し，● 脳活動から筋活動を推定し，動きだけでなく目的

東京工業大学
ソリューション研究機構

は力の情報も再現するBMIの構築● リハビリテーションへの応用を見据えたパワースーツ・義手などの開発

成果

じ

運動だけでなく把持力も推定することに成功した。
● 筋電信号から関節の角度と剛性を同時に制御できるパワーアシストスーツを開発した。

私たちが体を動かすときには，脳が筋肉に命令を出し，接推定するのではなく，いったん筋肉の活動を推定すること

筋肉が収縮します。本研究では，その脳活動を計測し，で，この力の入れ具合まで推定することができるようになりま

解析することで，筋肉がどのように活動するのかを予測しました。

す。この予測された筋肉の活動を用いてロボットなどを操作

この技術を用いて，新しい制御方式の義手や，パワーア

する，新しいインターフェースを開発しました。

シストロボットとよばれる力を補助するロボットを開発しました。

脳の活動を計測するためには，脳波とよばれる，頭の表

これまでの義手は，関節の曲げる・伸ばす，など，いくつか面に電極を付けることにより脳の神経活動を電気的に計測の決められた動作を筋電信号のパターンにより識別し，動した信号を用います。一つ一つの神経の活動を調べること作していました。しかし，私たちは，普段体を動かすとき，はできませんが，脳を傷つけずに脳活動を計測することが時々刻々変化する環境に自由に合わせることができます。

できます。しかし，脳の表面のセンサーの信号から，神経普段と同様，普段使っている筋肉を普段通りに動かすよう活動を推定することはこれまで難しいとされていました。本

にロボットが思い通りに動けば，特別の訓練なしにロボットをプログラムで開発された手法を用いることで，私たちは脳の使うことができます。このため，筋肉の活動から指や手首表面のセンサー信号から数千個の神経活動を推定し，その関節の角度と力を精度良く推定する技術を開発し，ロの信号を用いて筋肉の活動を推定することに成功しました。

ボットの操作に応用しました。このような義手が作られれば，筋肉の活動が推定できれば，その筋肉が動かす関節の柔らかい物も壊さずにつかむことができるようになる可能性

力や角度を精度良く推定することができるため，ロボットなどがあります。

を操作することが可能になります。
私たちは体を動かすときに，知らず知らずのうちに力を入れたり抜いたりしています。例えば，水がこぼれそうなコッ
プを運ぶときには，できるだけ力を抜いてそっと運びます。このように私たちは，姿勢だけでなく，力の入れ具合を調整しながら体を動かしています。脳の活動から体の動きを直筋活動を研究成果のご紹介

推定筋活動データ

出力

コンピュータを使って，脳活動から筋肉の動きを
推定。

脳活動と
筋活動を

計測

脳活動データ

18 課題 A・B成果報告推定された筋肉の動きと同じようにマシンを制御することで，自分の意思通りにマシンを動かすことができる。

・H. Kambara et al. “A computational model for optimal
muscle activity considering muscle viscoelasticity inwrist movements.” Journal of Neurophysiology, 109;2145‒2160, 2013.
・D. Shin et al. “Prediction of muscle activities fromelectrocorticograms in primary motor cortex ofprimates.” PLoS One, 7; e47992, 2012.
・N. Yoshimura et al. “Reconstruction of ﬂexor andextensor muscle activity from electroencephalography cortical currents.” NeuroImage, 59; 1324‒1337,
2012.
・T. Kawase et al. “A power assist device based on joint
equilibrium point estimation from EMG signals.”
Journal of Robotics and Mechatronics, 24; 205‒218,
2012.
・K. CHOI et al.“Prediction of arm trajectory from theneural activities of the primary motor cortex withmodular connectionist architecture.” Neural
Networks, 22; 1214‒1223, 2009.

革新的なBMIを支える基礎研究

文字や図形の脳内イメージを読みだすBMI目的

新潟大学大学院 医歯学総合研究科
統合生理学分野 教授

長谷川功

HASEGAWA, Isao

● しなやかな電極を脳の側頭葉に張り巡らせる● 脳 表 面 の 電 気 信 号である皮 質 脳 波に表 現

侵襲の低い計測法を確立した。

成果

される，
文字や図形の視覚イメージを読みとる
BMIの実現

言葉をしゃべることも字を書くこともままならない重度障害● 上記の手法を用い，文字や図形画像の視覚

情報，さらに目の前にない物のイメージを読みとることに成功した。

に，微小電極の束を用い，高密度で脳活動を記録する方の患者さんにとっては，意思を伝えられないのは極めて深法を開発しました。

刻な問題で，コミュニケーション支援技術の抜本的な改善

高密度記録した皮質脳波の信号を周波数帯域に分解すが待望されています。私たちは，頭に浮かべた視覚イメー

ると，見ている物の種類（顔か，体か，それとも物体か）がジの内容を脳活動から読み解いて伝える，脳と機械のイン

さまざまな周波数成分の時間経過のパターンとして区別でターフェース（BMI）を提案します。このような画期的なBMIき，顔の向きや動物種（サルの顔か，ヒトの顔か）なども読を実現するためには，脳のネットワークに文字や形の視覚像

みとれることが分かりました。

がどのように表現されているか，についての本質的な理解

一方，広範囲記録では，完全ではありませんが，顔のが必要です。

個体識別（誰の顔かの区別）
や，さらに目の前にない色や図形や文字の視覚認知には，脳の側頭葉が重要な役

形のイメージを読みとることもできました。ヒトでも側頭葉の皮割を果たすことが知られています。しかし，どのぐらいの範質脳波に，画像のカテゴリーや，個々の文字を区別する情囲のニューロン集団が視覚イメージの脳情報を担っている報が含まれていることが明らかになりました。

か，の見当はついていませんでした。そこで私たちは，皮まとめると，これまでの研究で，文字や形の視覚イメージ

質脳波とよばれる臨床の技術を応用し，広範囲の脳の表が側頭葉を中心とした広範囲の大脳のネットワークに分散し面に「網をかける」ように，紙よりも薄い電極を張り巡らせるて表現されており，完全ではありませんが，皮質脳波法で手法を開発しました。この網状皮質脳波による記録法の安読みとれることが分かってきました。視覚イメージを伝える革定性を，まずラットの動物実験で，微小電極法（最も標準新的BMIを実現するため，今後も基礎研究の積み重ねに的な脳の電気記録法）との対比において確かめました。網

より，読みとれる内容や精度の向上を図ることが重要です。

の目を細かくすれば皮質脳波法でも0.2㎜という高い空間分解能が得られることも分かりました。
次に，網状電極をサルの側頭葉の表面や溝の中の広範囲に，できる限り無傷で留置する手法，及びそれと同時イメージを読みだすBMIの作動原理

研究成果のご紹介

判別機

・I. Hasegawa et al. “Electrocorticographic decoding ofvisual information.” The Japanese Journal of
Rehabilitation Medicine, 49; 720‒725, 2012.
・N. Tomen et al. “Feature space quantization fordata-driven search.” IEEE International Workshop
on Pattern Recognition in Neuroimaging, 41‒44, 2012.
・H. Sawahata et al. “Time-frequency domain analysisof the multi-channel electrocorticogram in the
primary visual cortex of the hooded rat.” Acta
Medica et Biologica, 58, 2011.
・T. Matsuo*, Kawasaki K* et al. “Intrasulcal
electrocorticography in macaque monkeys withminimally invasive neurosurgical protocols.”
Frontiers in Systems Neuroscience, 5, 2011. *equal
contribution
・H. Toda et al. “Simultaneous recording of ECoG and
intracortical neuronal activity using a ﬂexible
multichannel electrode-mesh in visual cortex.”
NeuroImage, 54; 203‒212, 2011.

コミュニケーションの支援へ「何をイメージしているか」「何を見ているか」
を読みだす

特徴量の抽出増幅
皮質脳波信号の一例

200

脳に張り巡らせた
網状の電極

100

0
−600

−400

−200

0

200

400

600

ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

19

医療を革新する高解像度人工網膜電極の開発・評価

大阪大学大学院 医学系研究科
感覚機能形成学教室 教授

不二門● 酸化イリジウム(IrOx)などの新素材や多孔化

目的処理を施した電極を使用して，大きな文字が認識できるレベルの高解像度の人工網膜用の新型電極を開発● 新型電極の生体適合性と機能の評価

尚

FUJIKADO, Takashi● 白金電極の表面を多孔化処理し，
さらに酸化

成果

イリジウムを薄膜コーティングすることで電極の通電性能を向上させることに成功した。
● この新型電極で網膜内の神経活動を人工的に生みだすことができた。

私たちは，病気で失われた視力を取り戻すための人工認されました。このように多孔化電極の安全性と有効性が網膜を開発しています。人工網膜は，小型のカメラで得た

検証できました。そこで，多孔化電極を組み込んだ人工網

外界の情報を電気信号に変換して網膜を刺激し，その情膜の試作機を作成しました。現在，装置の生体安全性と報を脳に伝えることで人工的に視覚をつくり出します。2010

耐久性の試験が進められています。

年には失明した患者さんに対して人工網膜の臨床試験を実さらなる高効率化を目指して，多孔化電極に酸化イリジウ

施し，私たちが開発した人工網膜を使って光感覚を生みだ

ムをコーティングした電極が奈良先端技術大学院大学の太すことができることを確認しました。

田教授によって開発されました。有効性評価の目的で，網次に，文字認識が可能な程度の解像度を有する第二世

膜機能イメージングを行ったところ，この電極を用いた電気代の人工網膜の開発に着手しました。解像度を高くするた刺激で，限局した神経活動が生じることを確認しました。

めには電極のサイズを小さくしなければならないのですが，

一方，刺激電極の高密度化に伴って，刺激パルス幅が小型化により刺激効率が低下して神経細胞へ充分な量の制限されることから，より効率的な刺激パターンの開発が必

電気刺激を与えられなくなります。

要です。そこで，膜電位感受性色素イメージングを用いた

その問題を克服するために，白金電極の表面に多くの凹

視覚中枢の評価系を用いて検討を行いました。その結果，凸をつけて（多孔化処理），表面積を大きくすることで電極隣接する電極を組にした刺激パターンを使って，1極当たりの高効率化を目指しました。試作した多孔化電極は従来のの刺激電流量を抑えられることを示唆するデータが得られま

白金電極に比べて表面積が約50倍となり，生体疑似液中した。

で電極インピーダンスが数分の1になることを確認しました。

これらの研究成果から，文字認識が可能な第二世代の安全性評価のため人工網膜で用いる最大強度で48時間

人工網膜実現への道が開けました。今後も私たちは，多くの電気刺激を行ったところ，網膜損傷は発生しませんでしの患者さんの役に立つことができるよう，人工網膜の実用た。また有効性評価のため神経活動の分布を網膜機能イ化を目指して研究を進めていきます。

メージング法にて評価したところ，多孔化電極を用いた電気刺激に対して，限局した神経活動が生じていることが確

人工網膜システム

一次コイル
体内装置

ビデオカメラ

処理回路

多極電極

20 課題 A・B成果報告

研究成果のご紹介
・T. Morimoto et al. “Transcorneal electricalstimulation promotes survival of photoreceptors andimproves retinal function in rhodopsin P347L
transgenic rabbits.” Investigative Ophthalmology &Visual Science, 53; 4254‒4261, 2012.
・H. Sakaguchi et al. “Implantation of a newly
developed direct optic nerve electrode device for
artiﬁcial vision in rabbits.” Journal of Artiﬁcial
Organs, 15; 295‒300, 2012.
・T. Tokuda et al. “CMOS-based smart-electrode-type
retinal stimulator with bullet-shaped bulk Pt electrodes.”Conference Proceedings-IEEE Engineering in Medicine
and Biology Society, 2011; 6733‒6736, 2011.
・T. Morimoto et al. “Chronic implantation of newly
developed suprachoroidal-transretinal stimulation
prosthesis in dogs.” Investigative Ophthalmology &Visual Science, 52; 6785‒6792, 2011.
・T. Fujikado et al. “Testing of semichronicallyimplanted retinal prosthesis by suprachoroidaltransretinal stimulation in patients with retinitis
pigmentosa.” Investigative Ophthalmology & Visual
Science, 52 ; 4726‒ 4733, 2011.

医療を革新する

奈良先端科学技術大学院大学
物質創成科学研究科
光機能素子科学研究室 教授

高分解能人工網膜デバイスの開発

太田● 従来より50倍以上効率の高い酸化イリジウム● 従来用いられている白金電極よりも高い網膜

目的

刺激効率をもつ電極材料の開発● 多数の刺激電極を制御するための「スマート」
電極の開発

淳

OHTA, Jun電極の形成方法の最適化に成功した。
● 配線数を増やすことなく電極数を増やせる「スマート」電極を開発し，高分解能化と広い視野の実現の目途をつけることができた。

成果

人工網膜研究の最終目標の一つに，文字が読めるような注入効率で安定して動作する電極材料の確立を目指します。

視力を提供することがあり，そのためには高い分解能をもつ

高分解能化の二つ目の取組として，電極のスマート化が人工網膜デバイスが必要となります。私たちは大阪大学不あります。高分解能化では電極数を増やす必要があります

二門教授グループと連携して，大阪大学が開発した我がが，その際に問題になるのが配線数の増加です。配線が国独自の方式である脈絡膜上経網膜刺激方式（略して

増えると眼内での取り回しが困難となります。私たちは半導STS方式）に基づく高分解能人工網膜デバイスの開発に取体集積回路技術を援用し，電極を「賢く＝スマート化」
するこ

り組んでいます。このSTS方式デバイスを高分解能化するとでこの問題に取り組みました。電極ごとに配置した超小型ために，私たちは以下の二つの点に取り組みました。

の半導体チップには，網膜刺激に必要な最低限の機能が一つ目は新しい電極材料の開発です。STS方式では，集積化されており，小さな司令塔として働きます。この「司

これまで実績のあるバルク白金電極が用いられてきました。

令塔」に一斉に命令信号を与えることで個々の司令塔はそ

高分解能化には電極サイズを小さくすることが求められます。

の命令内容を解釈し，適切な刺激を行います。この機能に一方，電極材料には固有の電荷注入能力（生体に安全により，少数の配線で多数の「スマート」
電極を制御することが流すことができる単位面積当たりの電流量）が決まっており，可能となります。スマート電極の機能を利用すると，眼球のSTS方式に用いられてきた白金電極ではこの電荷注入能力

離れた場所に電極アレイを設置することも容易となります。この点でこれ以上サイズを小さくできませんでした。そのため，

れにより，広い視野を実現する道を開くことができました。

まず白金電極の表面積を大きくすることを試みました。次に今後は，開発した高効率電極材料を搭載したスマート電

白金に代わる高い電荷注入効率をもつ材料である酸化イリ

極技術を基に，信頼性，再現性を確保し，より高いQOL

ジウム(IrOx)と窒化チタンに注目し，成膜方法の最適化な（クオリティ
・オブ・ライフ）を実現できる人工網膜デバイス実現

どを行いました。その結果，白金の50倍の電荷注入効率に取り組んでいきます。

をもつ酸化イリジウムの成膜に成功し，大阪大学医学部と連携してウサギに埋植してその有効性を確認しました。これ
らの結果を基に，今後長期的な動作実験を通じてより高い

電極材料の開発
バルク白金電極研究成果のご紹介

電荷注入効率10倍

電極のスマート 化
眼球に多数の電極アレイを埋植すると，配線が増加。

電荷注入効率10倍
体外装置へ
半導体マイクロチップ
対向電極（小さな司令塔）

・T. Noda et al. “Smart electrode array device withCMOS multi-chip architecture for neural interface.”
Electronics Letters, 48; 1328‒1329, 2012.
・太田 淳. “人工視覚の基盤とハードウェア 人工視覚研究の現状と課題─｢みる」を取り戻すために─.” 電子情報通信学会誌, 94; 454‒458, 2011.
・太田 淳 他. “最先端半導体技術応用バイオメディカルデ
バイス.” 電気学会論文誌E, 131; 404‒ 408, 2011.
・J. Ohta et al. “CMOS imaging devices for biomedical
applications.” IEICE TRANSACTIONS on Communications, E94-B; 2454‒2460, 2011.
・J. Ohta. “Artiﬁcial retina IC.” In: Bio-Medical CMOS
ICs; 481‒514, Springer, 2010.

半導体マイクロチップを搭載することで，少数の配線で多数の電極アレイを接続。
刺激電極アレイブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

21

医療を革新する

ヒトの脳内植込電極と体内埋設刺激デバイスによるBMIの開発● ヒト脳機能異常の脳内植込電極による制御を目的

成果

生体シグナルに応じて行うオンデマンド型
刺激装置の開発

日本大学大学院 医学研究科
脳神経外科学分野 教授

片山容一

KATAYAMA, Yoichi● 小型で携帯可能かつワイヤレスの実用的なオンデマンド型刺激装置が実現した。

脳深部刺激療法（DBS）
は，脳内神経回路の一部を脳ドフォワード制御や，不随意運動や筋固痙縮に伴う生体シ

内植込電極と体内埋設刺激デバイスを用いて刺激し，ヒトグナルを用いたフィードバック制御などを組み合わせることにの脳機能異常を直接に制御するものです。私たちは，1979 年

より，いろいろな形式のオンデマンド型DBS装置を開発するに我が国で最初のDBSを行い，DBSによっていろいろな脳ことができました。筋電活動を利用すれば，小型で携帯可

機能異常を制御する試みを続けてきました。その成果とし能な装置にすることが可能です。また，生体シグナルの検て，DBSは，1992年に難治性疼痛の治療法として保険収出部と信号処理部の間，信号処理部と刺激デバイスの間載され，2000年には不随意運動の治療法としても保険収をそれぞれワイヤレスにすることによって，実用性の高い装載されました。

置にすることもできました。

現状のDBSは，刺激デバイスにプログラムされた条件で，このオンデマンド型DBS装置は，脳信号の解読（EMGな刺激が絶えず加えられるものです。今回の研究では，刺激

いしNIRS）と脳信号の制御（DBS）
をワイヤレスでつなぐもの

デバイスをONにする必要があるかどうかを刺激デバイスがです。BMIの特殊型ですが，出力が脳信号の制御になっ判断して，自らON/OFFを行うオンデマンド型DBS装置のていますので，脳機能と脳機能の間にクローズド・ループを開発を目的としました。

形成します。したがって，従来のDBSよりも自然な，脳機このような装置の作動をもっとも確認しやすいのは，ある能異常の制御を可能とすると予測されます。

一定の動作・姿勢に関連して誘発される不随意運動（本態

ただし，脳機能にクローズド・ループを挿入することは，性ないし脳卒中後の振戦や書痙など）
や筋固痙縮
（脳卒中

人工神経回路の形成とみなすこともできます。つまり，人工後の片麻痺）です。そのような動作・姿勢をとらないでいる

神経回路と脳内神経回路のハイブリッド化です。これは，

しん せん

ま

けい しゅくしょ けい

ひ間，刺激デバイスはOFFになっていてもいいからです。そ本来の脳内神経回路に新たな組織化を促すはずです。ここで，このような動 作・姿 勢あるいは不 随 意 運 動や筋 固のような組織化は，必ずしも好ましい方向へ進むとは限りま痙縮を反映する生体シグナルを検出し，それを利用してせんから，慎重な検討を重ねながら開発を進めなければな

刺激デバイスをON/OFFにする試みをしました。生体シグナルりません。どのようなBMIも，脳内神経回路の組織化を誘としては，主に筋電活動（EMG）を利用しましたが（EMG-BMI），

導します。オンデマンド型DBS装置の開発は，新しい視点

近赤外分光法（NIRS）
による脳活動の応用も進めています

からBMIの発展を促す手掛かりを与えてくれるはずだと考え（NIRS - BMI）
。

ています。

その結果，動作・姿勢に伴う生体シグナルを用いたフィー

脳信号（解読）と脳信号（制御）をワイヤレスでつなぐ人工神経回路
生体シグナルの検出法

脳内植込
電極
植込電極

EMG（筋電活動を利用）

NIRS（近赤外分光法）

脳地図上のランドマーク

BMI による人工神経回路

DBS（脳深部刺激法）

脳信号の制御信号処理

脳信号の解読

ワイヤレス

ワイヤレス

本来の脳内神経回路

22 課題 A・B成果報告

研究成果のご紹介
・T. Yamamoto et al. “On-demand control system fordeep brain stimulation for treatment of intention
tremor.” Neuromodulation, 2012. [Epub ahead ofprint]
・S. Wupuer et al. “F-wave suppression induced bysuprathreshold high-frequency repetitive trascranial
magnetic stimulation in poststroke patients withincreased spasticity.” Neuromodulation, 2012. [Epubahead of print]
・T. Yamamoto et al. “Changes in motor function
induced by chronic motor cortex stimulation in
post-stroke pain patients.” Stereotactic andFunctional Neurosurgery, 89; 381‒389, 2011.
・T. Nagaoka et al. “Development of a new
rehabilitation system based on a brain-computerinterface using near-infrared spectroscopy.”
Advances in Experimental Medicine and Biology,
662; 497‒503, 2010.

革新的なBMIを支える基礎研究

連合野１ミリ領域の平均神経活動が表す
物体カテゴリー関連情報● マカクザル大脳皮質視覚連合野の局所領域の

目的

機能解明

理化学研究所 脳科学総合研究センター
認知機能表現研究チーム チームリーダー

田中

啓治

TANAKA, Keiji● 視 覚 連 合 野 の 一つの 局 所 領 域には，刺 激

成果

ほ てい

● 脳 情 報 の 解 読と電 気 刺 激による知 覚 補 綴

方法の開発

レベ ル で は異 なる選 択 性をもつ が，物 体
カテゴリーレベルでは似た選択性を示す神経細胞が集まって存在することを見いだした。

私たちはこれまでの研究で，マカクザルの下側頭葉皮質・コラム内の神経細胞の刺激選択性の類似性は，図形特（物体識別に重要な大脳皮質視覚連合野）の神経細胞は徴レベルを越えて物体カテゴリーレベルでの類似性におよ中程度に複雑な図形特徴に反応することを発見しました。

んでいる。
（仮説2）

また，似た図形特徴に反応する神経細胞が固まって存在という二つの仮説を考えました。

し，この固まりは皮質表面に垂直に2層から6層まで延びる

本研究では二つの仮説のどちらが正しいかを検討するた

直径 0.5㎜程度の円柱状の領域を占めることを示しました。

めに，マカクザルの下側頭葉皮質に慢性的に留置した微この構造を機能的コラム構造とよびます。さらに近年，広範

小電極をコラムに添って毎日少しずつ動かし，3週間に渡っ

囲の下側頭葉皮質から記録した神経細胞群の反応パターて記録を行い，合計50個程度の神経細胞を一つのコラム

ンが物体カテゴリーを表現していることを見いだしました。

から記録しました。そして，記録したそれぞれの細胞につ

現在研究が進められている脳から情報を読みとるBMIのいて17個の物体カテゴリーのそれぞれ50個の刺激像で構成方法の多くは，脳の0.5 〜 1㎜程度の大きさの領域を単位とされる合計850枚の物体画像刺激に対する反応を記録しま

して，平均的神経活動の信号とその空間分布を対象としてした。その結果，コラム内の多くの神経細胞は，物体カテ

います。この大きさは機能的コラム構造の大きさと同程度なゴリーのレベルでは似た選択性を示しました。しかし，最適ので，機能的コラムで扱われる情報の理解が脳から情報を物体カテゴリー内での刺激選択性については，似た刺激選

読みだす技術開発にとって重要になります。これまでの研択性をもつ神経細胞と，異なる刺激選択性をもつ神経細胞

究から下側頭葉皮質は物体カテゴリーに関する情報をもつの両方が存在することを見いだしました。この結果は仮説2ことが分かりましたが，物体カテゴリーを指定するには数個を支持します。下側頭葉皮質の一つのコラムには，異なっ以上の図形特徴を組み合わせる必要があります。そこで，た図形特徴に反応するが，その図形特徴が同じ物体カテ

一つの機能的コラムで扱われる情報として，

ゴリー群に連合しているために似た物体カテゴリー選択性を・コラム内の神経細胞の刺激選択性の類似性は中程度に示す複数の神経細胞群が集まっていることが分かりました。

複雑な図形特徴を表すレベルに留まり，物体カテゴリー
は多くのコラムの組み合わせによって表現される。
（仮説1）

下側頭葉皮質のコラム内の神経細胞集団は，● 中程度に複雑な図形特徴を表すに留まるか。
● 物体カテゴリー表現に向かっているか。

研究成果のご紹介
・S. R. Lehky et al. “Statistics of visual responses inprimate inferotemporal cortex to object stimuli.”
Journal of Neurophysiology, 106; 1097‒1117, 2011.
・W. Suzuki et al. “Development of monotonic neuronaltuning in the monkey inferotemporal cortex throughlong-term learning of ﬁne shape discrimination.”
European Journal of Neuroscience, 33; 748‒757, 2011.
・W. Yamashita et al. “View-invariant object
recognition ability develops after discrimination, notmere exposure, at several viewing angles.” European
Journal of Neuroscience, 31; 327‒335, 2010.

仮説1
仮説2

物体カテゴリー特徴 1

特徴 2……

特徴 N

仮説 1

★
★
★
★
★
★

機能的
コラム
特徴 1

仮説 2

☆
☆
☆
☆
☆
☆

機能的
コラム
特徴 2

特徴 1

物体カテゴリー

★
☆
☆
★
★
☆

特徴 2

物体カテゴリー実験の結果，仮説 2 が支持されたブレイン・マシン・インターフェース（BMI）の開発

23

革新的なBMIを支える基礎研究

長期使用可能な多チャンネル
神経活動記録手法の開発

目的● 長期間安定的に使用可能な脳活動記録用多チャンネル電極の開発● 無線式の神経活動記録方法の開発

BMIは，身体の一部や認知機能の一部が失われた場合

理化学研究所 脳科学総合研究センター
適応知性研究チーム チームリーダー

藤井直敬

FUJII, Naotaka● ECoG 電極が長期間安定的に使用可能である

成果

ことを示した。
● 小型軽量の無線式神経活動記録装置を開発した。
性能をもつことが確認されました。

に，それを人工的な技術によって補うための技術です。例

さらに，ECoG電極は長期間の安定性に関しては世界最

えば，交通事故などで身体が動かなくなった場合に，自ら高水準の性能をもつことが分かりました。それまで使われての意志に応じて自動的に移動してくれる車椅子や，考えたいた針状の多点電極は，信号の安定度が悪いため，毎日だけで電子メールに返事を書いたり，様々なデバイスを操作予測モデルを作りなおさないと性能を発揮できませんでした。

したりすることに役立ちます。

しかし，毎日予測モデルを作りなおすのは大変な負担です。

そのような装置を実現するには，装置の使用者が何をし一方，私たちの予測モデルは，最長1年の間安定して機たいのかという意図を装置に教えてやらなければなりません。

能することが分かりました。つまり，メインテナンスのコストをそれにはいくつかの方法がありますが，脳神経活動信号か大幅に下げることができる実用性をもつことが分かりました。

ら使用者の意図を取り出そうという研究はその一つです。

従来使われていた針電極と比べて脳組織にダメージを与え

脳活動には，私たちの意図が含まれていると考えられてることが少ないECoG電極は，高い安定性と予測性能をもおり，高性能のBMIを実現するには，脳活動を正確に記

つBMIに必要な条件をすべて満たす電極であることを示し録できるようにする必要があります。しかし，これまでの脳ました。

活動記録方法には，いくつかの問題点がありました。一つは信号の品質で，もう一つは，信号の安定性でした。
本研究課題では，皮質脳波（ECoG）
電極という脳活動

BMIをより実用的なものにするには，さらにいくつかの改良が必要です。現在は頭蓋骨に固定したコネクタにつないだケーブルをコンピュータにつないでいますが，これを無線記録手法がこれらの問題点を克服する有用な方法であるこ

式にすることで行動の自由度が大きく上がりますし，使用者とを明らかにしました。ECoG電極は，これまでてんかんなどの見た目の問題も改善されます。そこで私たちは独自の無の外科手術の前の診断目的に使われてきた技術ですが，こ線記録装置を開発しました。これは，小型かつ安価な装置

れがBMIにどの程度使えるかはよく分かっていませんでした。

で，BMIに応用することで，使用者のQOL（クオリティ
・オ

私たちは，ニホンザルに独自改良したECoG電極を留置

ブ・ライフ）
向上に貢献できると考えられます。

し，サルの3次元の手の動きを脳活動から推定する予測モデルを作成しました。この予測モデルの性能は，これまで報告されていた最も高性能の予測モデルとほぼ同等の予測

64チャンネルECoG電極

128チャンネルECoG電極

・K. Shimoda. “Decoding continuous 3D hand
trajectories from epidural electrocorticographic
signals in Japanese macaques.” Journal of NeuralEngineering, 9; 036015, 2012.
・Y. Nagasaka. “Multidimensional recording (MDR)
and data sharing: an ecological open research andeducational platform for neuroscience.” PLoS ONE, 6;
e22561, 2011.
・Z. C. Chao et al. “Long-term asynchronous decodingof arm motion using electrocorticographic signals inmonkeys.” Frontiers in Neuroengineering, 3, 2010.

コネクタ

電極

脳表面の広範囲から脳神経活動を記録できるため，多様な情報を読みとり可能

24 課題 A・B成果報告

研究成果のご紹介

memo脳科学研究戦略推進プログラム■発行元

課 題 A・B 成 果 報 告 書

文部科学省研究振興局ライフサイエンス課 脳科学係

〒100-8959 東京都千代田区霞が関三丁目 2 番 2 号
tel:03-5253-4111（代表）/ fax:03-6734-4109(ライフサイエンスの広場)
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平成 2５年 ６ 月 発行
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