瞳孔インタフェースの新方式で簡易BMIの実現へ、鳥取大:ALS、筋ジス患者の意思伝達手段
鳥取大学工学部 制御・ロボティクス研究室は2023年1月6日、対光反射減少を利用した意思疎通システムにおいて、左右の目に異なる刺激を投影することで一度に提示可能な刺激パターンを増加させる新方式を提案したと発表した。
鳥取大学工学部 制御・ロボティクス研究室 研究員の佐藤有理生氏、講師の中谷真太朗氏らの研究グループは2023年1月6日、周囲の明るさに応じて瞳孔径を変化させることで網膜に入る光の量を調整する「対光反射現象」を利用した意思伝達システムにおいて、左右の目に異なる刺激を投影することで一度に提示可能な刺激パターンを増加させる新方式を発表した。
筋萎縮性側索硬化症(ALS)や筋ジストロフィーなどで自由に体を動かすことが難しい患者が自らの意思を伝達する手段として、頭で考えるだけで装置を動かすなど脳と機械を接続できる技術「BMI(Brain-Machine Interface)」の研究が行われている。
今回の発表はBMIを実現する手法の一つで、複数の注視候補の輝度を異なる周波数で変調させ、対象者の瞳孔径がどちらの刺激に同調して拡縮しているかを計測する方法(以下、瞳孔インタフェース)を活用したものだ。市販のVR(仮想現実)ゴーグルに搭載されている瞳孔径計測機能で実現可能であり、対象者が注目している対象を非接触で検出できる簡易的なBMIとして応用が期待される。
同グループは先行研究からインタフェースにおいても最大/最小の明るさを固定した条件下で最も多くの光量を瞳孔へ入力できる波形である矩形(くけい)波の利用が効率的であるという仮説を立て、瞳孔に入力する信号の波形について調査を行った。結果、光刺激の変調パターンを従来の正弦波から矩形波に変更することでより大きな瞳孔径の応答が得られることが確認された。同グループはリリースで「瞳孔インタフェースの刺激信号として矩形波の利用が望ましいことが示されたのは初めてだ」と述べた。
次に、2つの周波数を組み合わせることで提示パターンを増加させる手法について、2つの周波数をあらかじめ混合した信号を提示する手法(事前混合方式)と、左右の瞳にそれぞれ混合前の信号を提示し、脳内で混合させる手法(脳内混合方式)を比較した。
健常な人では左右の瞳への入光量が異なったとしても左右の瞳孔径は等しく変化するため、仮に脳内での2周波の混合が単純な加算であれば、どちらの手法でも等しい瞳孔径の変化が観測されると考えられる。しかし、実際には事前混合方式と脳内混合方式では観測される瞳孔径の変化に違いがあることが先行研究で発表されていた。
事前混合方式では条件によっては元の刺激周波数よりも大きなビート周波数が観測され、脳内混合方式では比較的ビート周波数の発生が抑えられていた。大きなビート周波数が発生した場合、そのビート周波数を刺激信号として利用することが難しくなるため、2つの周波数を混合して提示する場合には脳内混合方式が優れていると結論付けた。
また、脳内混合方式と両眼に単一の周波数刺激を行う条件(単一方式)の比較を行ったところ、刺激周波数を自由に設定できる場合には単一方式が有効である一方で、少数の周波数しか利用できない状況下では脳内混合方式が有効な手段だと分かった。
最後に、同一視野内に多数の注視対象がある場合の分類を行った。事前混合方式と脳内混合方式、単一方式により15パターンの同時分類を行った結果、ビート周波数を避けた刺激周波数を利用したことで脳内混合方式と事前混合方式の情報伝達率はほぼ同等となり、5種類の刺激周波数の組み合わせによりそれぞれの正答率は58.9%、59.6%となった。15種類の周波数を利用した単一方式では正答率78.5%と最も高い値を示した。
対光反射現象に関する先行研究では、瞳孔径が人間の認知的な注意の影響を受けることが明らかになっており、BMIの実現方法の一つとして対光反射現象を活用した方法が提案されていた。しかし、対光反射現象が生じる点滅周波数には上限があるため、現在の瞳孔インタフェースでは一度に提示可能なパターン数が限られるという問題があった。また、市販のVRゴーグルなどに使われる通常のディスプレイは1秒当たりの画面の更新数(リフレッシュレート)が固定されるため、利用可能な刺激周波数は限られている。
今回発表された方式では、少数の周波数しか利用できない状況でも多数の注視対象を用意することができれば、瞳孔インタフェースの利用可能性が広がると期待できる。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
関連記事
- 「AI導入が医療機器の世界を変える」、NVIDIA担当者が語る
AI(人工知能)ハードウェアならびにソフトウェアの最新の発展は、医療機器の開発に大変革をもたらしている。現在、医療機器の開発では、医療データをリアルタイムで処理、予測、可視化するためにAI技術が幅広く用いられている。また、AIは350種以上のFDA(アメリカ食品医薬品局)認可機器を含め、数えきれないほどの医療機器に用いられており、医療環境において運営上の節約もたらしている。NVIDIAのヘルスケア部門でバイスプレジデントを務めるKimberly Powell氏は「今や医療機器にAIを取り込めるようになった。つまり、魔法が起こり始めるということだ」と述べた。 - IOWNで、120kmの遠隔でも”普段通り”の手術を実現
NTTは2022年11月15日、遠隔手術の実現に向け、国産の手術支援ロボット「hinotori サージカルロボットシステム」(以下、hinotori)を提供するメディカロイドと共同実証を開始したと発表した。NTTの「IOWN オールフォトニクス・ネットワーク」(以下、APN)と接続し、低遅延でゆらぎの少ない通信を活用することで、医師不足が深刻化する地方でも専門医の手術を受けられる環境作りを目指す。実証環境は2022年11月16〜18日に開催される「NTT R&D フォーラム ―Road to IOWN 2022」で展示された。 - ソニー、視力検査並みの手軽さで嗅覚測定できる装置
ソニーは2022年10月5日、さまざまなにおいのもと(嗅素)を制御し、においを提示することのできる装置「NOS-DX1000」を2023年春に発売すると発表した。嗅素を制御する独自技術「Tensor Valve(テンソルバルブ)テクノロジー」をベースに実現した。アルツハイマー病など疾患の早期発見などに有効とされる嗅覚測定を手軽に実施できる装置としての普及を目指していく。 - 「ヒューマンサイエンス」とは何か
今回から、第2章「注目される市場と電子機器群」の本論に入る。はじめは第3節(2.3)「ヒューマンサイエンス」の概要を説明する。 - アルムと帝人、次世代医療サプライチェーンの実証試験を開始
帝人と医療ICTベンチャーのアルムは2022年11月17日、脳血管内治療計画プログラムと電子タグシステム(RFID)を活用した次世代医療サプライチェーンの実証試験を共同で開始したと発表した。