このスライドはアドベントカレンダー「SFC生による研究・研究室紹介のアドベントカレンダー」の四日目です。 https://adventar.org/calendars/3502

1. Machine Learning
the Brain
脳の機械学習
Shu Sakamoto
Aoyama Laboratory, Keio University

2. 偉いおじさん「AI!」
世の中「AI!」
なんかAIってアツいらしい

3. 茂木○一郎「脳でAHA体験!」
世の中「脳科学すげぇ!」
なんか脳科学ってアツいらしい

4. じゃあ組み合わせれば良くね?
(雑)

5. 脳科学×AI

6. それが神経デコーディング

7. 本日のメニュー
神経デコーディングの紹介

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. 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. 目次
 自己紹介





11. こんばちは
自己紹介

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. 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. 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. 目次

 脳波とは




16. なんか強そう
脳波とは

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 目次


 神経デコーディングとは



27. トゥデーズ本題
神経デコーディングとは

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 目次



 Brain Machine / Computer Interface


36. んでどう使うのよ
BRAIN MACHINE/COMPUTER INTERFACE

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. 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. 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. 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. 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. というわけで…

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