頭蓋内脳波を用いたブレインマシンインターフェースによるロボットアームの３次元リアルタイム制御

• 藏富 壮留

  大阪大学大学院　医学系研究科　脳機能診断再建学

• Palmer Jason

  大阪大学大学院　医学系研究科　脳機能診断再建学

• 陳 鵬

  電気通信大学大学院　情報理工学研究科　機械知能システム学

• 姜 銀来

  電気通信大学大学院　情報理工学研究科　機械知能システム学

• 横井 浩史

  電気通信大学大学院　情報理工学研究科　機械知能システム学

• 平田 雅之

  大阪大学大学院　医学系研究科　脳機能診断再建学

書誌事項

タイトル別名

• Real-time 3D control of a robot arm based on a brain-machine interface using intracranial EEG

抄録

目的：身体障害に対する機能再建を目指して，我々は頭蓋内脳波 (iEEG)を用いた体内埋込型ブレインマシンインターフェースの研究・開発を行ってきた．本研究では，頭蓋内電極を留置したてんかん患者を対象として，iEEGから手首の速度ベクトルを推定し，ロボットアームを3次元制御することを目的とした． 方法：ROSで作成したロボットアームの動画を患者に模倣させ、そのときのiEEGを記録した．iEEGの周波数帯域毎のパワーを算出し，独立成分分析(ICA)と部分的最小二乗回帰(PLS)を用いて感覚運動野に特異的に分布する成分を選択することにより次元を圧縮した．抽出した成分と患者に見せたROSのロボットの速度を用いて、サポートベクター回帰(SVR)により手首の速度ベクトルを推定した．ロボットアームは，7自由度のサーボモータ干渉駆動機構で関節角度制御するものを利用した．制御にはROSを用いた．推定した速度を積分して目標位置を決定し，幾何学的に逆運動学の解を求め，各関節の角度制御を行った． 結果：ICA，PLS，SVRによりiEEGから手首の速度を推定し，ロボットアームをリアルタイム3次元制御するシステムを構築した． 結論：頭蓋内脳波に基づく，ICA，PLS，SVRを用いた手首の速度ベクトルの推定は、ロボットアームのリアルタイム3次元制御に有用である可能性を示した．

収録刊行物

• 生体医工学

  生体医工学 Annual59 (Abstract), 329-329, 2021

  公益社団法人 日本生体医工学会

詳細情報

• CRID: 1390289765041405440
• NII論文ID: 130008105259
• DOI: 10.11239/jsmbe.annual59.329
• ISSN: 18814379
• ISSN: 1347443X
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可