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Machine Learning The Brain

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  7. 7. 本日のメニュー 神経デコーディングの紹介
  8. 8. 本スライドは簡潔・キャッチーが モットーです 厳密な定義は思いっきり省くので ご了承ください
  9. 9. 目次  自己紹介  脳波とは  神経デコーディングとは  Brain Machine / Computer Interface  まとめ
  10. 10. 目次  自己紹介    
  11. 11. こんばちは 自己紹介
  12. 12. 自己紹介 1/3 所属  慶應義塾大学 環境情報学部  青山敦研究室 SA  学部・大学院修士四年一貫プログラム  NTTコミュ科学基礎研 一般実習生  脳科学若手の会 部会報告担当
  13. 13. 自己紹介 2/3 研究分野  脳科学  対象: ヒトの脳  手法: 脳波計測、解析  テーマ  神経デコーディング (今日のテーマ)  和音の知覚メカニズム (お手伝い)  音楽の感動メカニズム (やりたい)
  14. 14. 自己紹介 3/3 その他  Twitter  @mosh_shu (真面目)  Facebookも是非お願いします
  15. 15. 目次   脳波とは   
  16. 16. なんか強そう 脳波とは
  17. 17. 脳波とは  そもそも脳とは  脳信号の計測  脳波の計測  脳波の解析
  18. 18. 脳波とは  そもそも脳とは     これ→  主にニューロンで構成される 情報伝達は2通り  電気信号 (活動電位)  化学信号 (神経伝達物質)
  19. 19. 脳波とは   脳信号の計測    電気信号、化学信号、血流量の変化などを 間接的に捉える  血流量: fMRI (BOLD信号) ・ fNIRS など  化学信号: PET ・ Caイメージング など  電気信号: EEG ・ ECoG ・ LFP ・ パッチクランプ など
  20. 20. 脳波とは    脳波の計測   頭皮上で捉える、ニューロン由来の電気信号  (を間接的に捉えたもの)  32 ・ 64 ・ 128 チャネルなど  時間分解能 ◎  空間分解能 △
  21. 21. 脳波とは     脳波の解析  ERP (Event Related Potential) 加算平均で電位情報を抽出 ざっくりと説明しています。詳しく知 りたい方は↓から https://www.slideshare.net/ShuSa kamoto/b1-125354010
  22. 22. 脳波とは     脳波の解析   時間-周波数解析 複素ウェーブレット変換で周波数情報を抽出 ざっくりと説明しています。詳しく知 りたい方は↓から https://www.slideshare.net/ShuSa kamoto/b1-125354010
  23. 23. 脳波とは     脳波の解析    コネクティビティ解析 複素ウェーブレット変換で位相情報を抽出 ざっくりと説明しています。詳しく知 りたい方は↓から https://www.slideshare.net/ShuSa kamoto/b1-125354010
  24. 24. まとめ  そもそも脳とは  脳信号の計測  脳波の計測  脳波の解析
  25. 25. まとめ  そもそも脳とは… ニューロンとかの集合。電気・化学信号。  脳信号の計測… ↑の信号を間接的に捉える。  脳波の計測... 頭皮で捉える電気信号。  脳波の解析… 電位・周波数・位相情報。
  26. 26. 目次    神経デコーディングとは  
  27. 27. トゥデーズ本題 神経デコーディングとは
  28. 28. 神経デコーティングとは  そもそも神経デコーディングとは  脳信号の解析 (脳波の場合)  特徴量の抽出 (脳波の場合)  識別
  29. 29. 神経デコーティングとは  そもそも神経デコーディングとは     脳内の情報を取り出す  神経の情報をデコードする  脳信号を解析し、識別する  例) 運動想起、視覚、リズム想起
  30. 30. 神経デコーティングとは   脳信号の解析 (脳波の場合)    ERP 加算平均で電位情報を抽出  時間-周波数解析 複素ウェーブレット変換で周波数情報を抽出  コネクティビティ解析 複素ウェーブレット変換で位相情報を抽出
  31. 31. 神経デコーティングとは    特徴量の抽出 (脳波の場合)   識別に使う特徴量を抽出する  ERP  OO〜XX 秒の電位の平均値 (複数チャネル)  時間-周波数解析  OO〜XX 秒の ††〜∆∆ Hz 帯域パワーの平均値 (複数チャネル)  コネクティビティ解析  コネクティビティ指標の強度 ・ 結合チャネル
  32. 32. 神経デコーティングとは     識別  大抵は Support Vector Machine (SVM) 、 たまにフィッシャーの線形判別 (LDA)  分野の慣習  生体データは数を揃えるのが難しい  生体情報に基づいた情報を識別してるだけ  →線形に識別できるはず  合格ラインは 70% あたり  分野の慣習、暗黙の了解
  33. 33. まとめ  そもそも神経デコーディングとは  脳信号の解析 (脳波の場合)  特徴量の抽出 (脳波の場合)  識別
  34. 34. まとめ  そもそも神経デコーディングとは… 神経のデコーディング  脳信号の解析 (脳波の場合) … 電位・周波数・位相情報  特徴量の抽出 (脳波の場合) … 各チャネルの平均・強度  識別… 大抵はSVM
  35. 35. 目次     Brain Machine / Computer Interface 
  36. 36. んでどう使うのよ BRAIN MACHINE/COMPUTER INTERFACE
  37. 37. Brain Machine/Computer Interface  Brain Machine/Computer Interface  Brain と Machine/Computer をつなぐ  脳情報を解析し、machineやcomputerを操作する
  38. 38. できること・特徴量 1/4  オドボール・パラダイム (Oddball)  P300のオドボール的な性質を活かす  P300… ERPのピークの一種  例) 念じるだけで打てるキーボード  P300 speller: https://www.youtube.com/watch?v=y3lGJVnSSsg
  39. 39. できること・特徴量 2/4  運動想起  運動想起をするとμ律動が出る性質を活かす  μ律動: 11Hzくらいの律動成分 (時間周波数解析)  例) 念じるだけで動く腕 https://www.youtube.com/watch?v=q-fE9QBy0FI https://www.youtube.com/watch?v=QRt8QCx3BCo
  40. 40. できること・特徴量 3/4  視覚注視系  f Hz で点滅する光を見ると f Hz の周波数成分が脳波に出る  f1 Hz, f2 Hz, f3 Hz… と準備する  f Hz 成分のパワーを見る: 時間周波数解析  例) 注視点がわかる  例1: https://www.youtube.com/watch?v=7t84lGE5TXA
  41. 41. できること・特徴量 4/4  リズム想起  Okawa et al. 2017 (農工大田中としひさ研)  BPM144の1拍子 (2.4Hz) 、2拍子 (1.2Hz) 、3拍子 (0.8Hz) を想起  時間周波数解析でパワーを見る
  42. 42. というわけで…
  43. 43. 大まとめ  自己紹介… Twitterフォローしてください  脳波とは… 頭皮で捉える、ニューロン由来の電気信号  神経デコーディングとは… 神経情報を解析し、デコードする  その他キーワード: 脳信号、コネクティビティ、SVM、@mosh_shu、SFC青山研

Editor's Notes

  • 労力をかけるよりも思考停止した方が楽

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