第1部. 脳情報の計測技術

～手法ごとの原理と長所・短所・用途、選定ポイント～

(2017年7月14日 10:00〜13:00)

　近年、脳計測とその解析技術の向上に伴って、人間の脳を非侵襲に計測し、未知の脳機能に関する知見を得たり、脳情報を応用したりすることが可能になってきた。
　本講座においては、まず脳やそれを構成する神経細胞 (ニューロン) の基本的な構造や機能を説明する。その上で、最先端の脳計測技術 (講演項目参照) の原理、長所・短所・用途、選定ポイント等を解説する。更には、これらの脳計測手法を使った具体的な事例を紹介し、脳情報取得の意義や応用可能性について述べる。

1. 脳と神経細胞
   1. 脳の概要
   2. 脳と神経細胞の構造
2. 脳情報の計測技術
   1. 電磁気計測法の原理と特徴
      • EEG (脳波)
      • MEG (脳磁図)
   2. MRIと代謝計測手法の原理と特徴
      • MRI (磁気共鳴画像法)
      • fMRI (機能的磁気共鳴画像法)
      • NIRS (近赤外分光法)
   3. 脳計測技術の比較と選定ポイント
3. 脳計測技術を用いた研究事例
   1. 五感に関する研究
   2. 脳情報の解読に関する研究
• 質疑応答

第2部. 脳波センシングデータの処理・解析技術

(2017年7月14日 13:45〜16:45)

　近年様々な所で生体信号の応用例が増えてきている。その中でも脳波は簡便に脳機能を計測することができるために、ヒトの思考や感情・疲労等を知るために使用されることが多い。しかしながら脳波は筋電や心電と比べ電圧が小さい信号であり、信号処理が必須の信号である。
　そこで本公演では、脳波の中でもよく知られている脳波成分を示しつつ、その信号を得るために必要な信号処理方法や実験方法を述べるものとする。また、昨今では音声信号処理で用いられている信号処理方法が脳波解析にも使用されることが増えてきている。その中でも脳波解析において有意義なBlind source separationについても述べるものとする。

1. 脳波
   1. 脳波実験で使用する課題を作成するときに気をつけること
   2. 特徴的な脳波
      1. P300
      2. SSVEP
      3. ERD/ERS
2. 脳波の基本的な解析方法 (実例を踏まえて)
   1. 電極の位置の意味
   2. フィルタ処理
   3. 加算平均法
      1. P300
   4. 周波数解析
      1. SSVEP
      2. ERD/ERS
3. Blind source separationを使用した脳波解析 (実例を踏まえて)
   1. 主成分解析
   2. 独立成分解析
• 質疑応答