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韓東(ハンドン)大学校のBCI LAB研究チーム

2021.08.08 17:57

韓東(ハンドン)大学校のブレイン・コンピューター・インタフェース・ラボ(Brain-Computer Interface, 以下, BCI LAB)の研究結果が
脳映像学分野で国際的に著名な学術誌である「Neuroimage(ニューロイメージ)」に掲載された。

特に今回の研究では脳波周波数間の連結性情報を効果的に抽出して高性能のブレイン・コンピューター・インタフェース開発に活用できる
人工知能(AI)マシンラーニング技法を提案した。

情報通信工学科の博士課程であるD.E.KWON(クォン・ダウン)研究員は
身体の動きを想像する時(Motor imagery)に出る脳の機能的メカニズムが単純な脳波の変化だけで表れるのではなく、
様々な周波数間の連結性(Cross-frequency coupling)の変化も伴うことを非侵襲的脳波データ(Non-invasive EEG DATA)を通じて証明した。

今回の研究を指導したM.G.AHN(アン・ミンギュ)教授は「本研究は科学的発見と工学的発明が複合的に込められている」とし、
「最高の学術誌に論文を掲載するためには多数の研究員が共同研究を行うのが一般的であるが、
絶えないコミュニケーションと努力を通じて二人だけでいい成果を出したことがもっと意味深い」と述べた。

M.G.AHN教授が率いるBCI LABは人間の脳と外部機器を繋ぐ、ブレイン・コンピューター・インタフェース研究を中心に
脳認知及び集中力向上のためのデジタル治療剤、脳の磁気共鳴画像法を活用した認知症の診断、
脳波を利用した様々なアプリケーション開発などのコンピューター工学と脳科学に渡って幅広い研究を行っている。

一方、今回の論文に第一著者として参加したD.E.KWON氏は今後6か月間、ノースカロライナ州立大学(North Carolina State University)で
「AIに基盤した脳信号バイオマーカー探索及び脳機能調節システム開発」のため派遣研究を行う予定である。
この研究結果は現在「Alpha and High gamma phase amplitude coupling during motor imagery and Weighted Cross-Frequency
Coupling to extract discriminative cross-frequency patterns」というタイトルでオンラインで公開されていて、
今年10月15日にはNeuroimage240号にも出版される予定である。

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