脳コンピューターインターフェースの参加者がコンピューターに接続される BrainGate インターフェースの設計を示すダミーユニット脳コンピュータインターフェース （BCI ）は、脳機械インターフェース （BMI ）とも呼ばれ、脳 の電気 活動と外部デバイス（最も一般的にはコンピュータまたはロボットアーム）との間の直接的な 通信 リンクです。BCIは、人間の認知機能 や感覚運動機能の研究、 マッピング 、支援、増強 、または修復を目的としていることが多いです。[ 1 ] 脳 の皮質可塑性 により、埋め込まれた義肢からの信号は、適応後、 脳 によって自然なセンサーまたはエフェクターチャネルのように処理される可能性があります。 [ 2 ] これらは、動く身体部位（手 や足 など）を介さずに済む人間機械インターフェース として概念化されることが多いです。BCIの実装は、電極が脳組織にどれだけ物理的に近いかによって、非侵襲的（EEG 、MEG 、MRI ）、部分侵襲的（ECoG および血管内）から侵襲的（マイクロ電極アレイ ）まで多岐にわたります。[ 3 ]
BCIの研究は、1970年代にカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）のジャック・ヴィダルが 米国国立科学財団（NSF ）の助成金を受けて開始した。その後、国防高等研究計画局 （DARPA）から契約が締結され、この技術に関するさらなる研究が促進された。[ 4 ] [ 5 ] ヴィダルの1973年の論文は、脳・コンピュータインターフェース という表現を科学文献に初めて導入した。長年の動物実験を経て、 1990年代半ばに最初の神経補綴装置が人体に埋め込まれた。
近年では、特に信号取得の非侵襲的手法の開発に伴い、BCIはより一般的なヒューマンコンピュータインタラクションの一部として研究されている。これには、適応型ユーザーインターフェースから仮想現実や拡張現実環境、ゲームやエンターテイメントシステムまでが含まれ、BCIは従来の入力技術の代替ではなく補完として使用できる。[ 6 ] [ 7 ] [ 6 ]
脳コンピューターインターフェース（BCI）は、物理的な侵襲性による分類に加えて、その機能によっても分類されます。その分類の一つが、アクティブBCIとパッシブBCIです。アクティブBCIでは、ユーザーが運動イメージ、暗算、集中した注意などを用いて神経活動を意識的に調整し、外部システムにコマンドを送信する必要があります。[ 7 ]
対照的に、受動型BCIは人間の意図に影響されません。代わりに、進行中の脳の状態を継続的に監視します。たとえば、受動型BCIは、精神的作業負荷、覚醒度、疲労、または感情のレベルを監視することができ、この情報を使用して、コンピューティングシステムがユーザーの認知状態または感情状態に適応することができます。[ 6 ] [ 7 ]
BCIは、主な応用分野に基づいて分類することもできます。臨床用および神経補綴用BCIは、重度の神経筋障害を持つ人々のコミュニケーション支援や、義肢や補助装置の制御手段として、失われた運動能力や感覚能力を回復または補償するために広く開発されています。[ 8 ] 神経生理学 では、脳機能、学習、神経可塑性の研究を支援するためにBCIが実験されています。[ 7 ]
歴史 脳コンピュータインターフェース（BCI）の歴史は、ハンス・ベルガー による脳の電気活動の発見と脳波計（EEG）の開発に始まる。1924年、ベルガーはEEGを用いて人間の脳活動を記録した最初の人物となった。ベルガーはEEG波形を分析することで、 アルファ波 （8～ 13Hz）などの振動活動を 特定することができた。
ベルガーが最初に開発した記録装置は原始的なものだった。彼は患者の頭皮の下に銀線を挿入した。その後、銀線はゴム包帯で患者の頭部に固定された銀箔に置き換えられた。ベルガーはこれらのセンサーをリプマン毛細管電位計に接続したが、 結果 は芳しくなかった。しかし、10⁻⁴ボルトという微弱な電圧も表示できるシーメンス二重コイル式記録検流計のような、より高度な測定装置が登場したことで、 研究は 成功を 収めた 。
ベルガーは、脳波図における変化と脳疾患 との相互関係を分析した。脳波検査は、脳研究に全く新しい可能性をもたらした。
この用語はまだ造語されていませんでしたが、脳と機械のインターフェースが実際に機能した初期の例の1つは、アメリカの作曲家アルヴィン・ルシエによる作品「 ソロ演奏者のための音楽」 （1965年）です。この作品では、脳波計（EEG）とアナログ信号処理 ハードウェア（フィルター、アンプ、ミキシングボード）を使用して、音響打楽器を刺激します。この作品を演奏するには、アルファ波 を発生させ、楽器の近くまたは楽器の上に直接置かれたスピーカーを通して、さまざまな楽器を「演奏」する必要があります。[ 9 ]
ジャック・ヴィダル は「BCI」という用語を作り出し、このトピックに関する最初の査読付き論文を発表しました。[ 4 ] [ 5 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 、特に条件性陰性変動（CNV） 電位の使用をBCI制御の課題として述べたと指摘されています。ヴィダルの1977年の実験は、1973年のBCIチャレンジの後の最初のBCIの応用でした。それは、コンピュータ画面上のカーソルのようなグラフィックオブジェクトを非侵襲的にEEG（実際には視覚誘発電位 （VEP））で制御するものでした。デモンストレーションは迷路内での移動でした。[ 14 ]
1988年は、ロボットという物理的な物体を非侵襲的に脳波（EEG）で制御する最初のデモンストレーションが行われた年でした。この実験では、床に引かれた線で定義された任意の軌道に沿って、複数の開始・停止・再開のサイクルを脳波で制御できることが実証されました。線追従動作は、自律的な知能と自律的なエネルギー源を利用したロボットのデフォルトの動作でした。[ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]
1990年に、予測脳電位である条件性陰性変動（CNV）電位によってコンピュータのブザーを制御する閉ループ双方向適応型BCIに関する報告がなされた。[ 19 ] [ 20 ]
2010年代の研究では、神経刺激が分子メカニズムの調節を通じて機能的接続と関連する行動を回復させる可能性が示唆された。[ 21 ] [ 22 ]
2011年、トールステン・O・ザンダーは 受動型脳コンピュータインターフェースの概念を提唱した。[ 23 ]
2013年から、DARPAはBRAINイニシアチブを通じてBCI技術に資金を提供し、 ピッツバーグ大学医療センター [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ]
動物実験 いくつかの研究室では、サルやラットの大脳皮質 からの信号を読み取り、BCIを操作して運動を生み出すことに成功している。サルは、運動出力なしに、タスクについて考え、結果を見るだけで、コンピュータのカーソルを動かしたり、ロボットアームに簡単なタスクを実行させたりしている。 [ 29 ] 2008年5月には、ピッツバーグ大学医療センター のサルが思考によってロボットアームを操作している写真が複数の研究で発表された。[ 30 ] [ 31 ]
2020年、イーロン・マスク のニューラリンク が豚に移植された。[ 32 ] [ 33 ]
研究
BCI（脳コンピューターインターフェース）とニューロン信号を解読するアルゴリズムを開発した他の研究室としては、ブラウン大学 カーニー脳科学研究所 のジョン・ドノヒュー、 ピッツバーグ大学 のアンドリュー・シュワルツ、カリフォルニア工科大学 のリチャード・アンダーセン などが挙げられる。これらの研究者は、ニコレリスよりもはるかに少ないニューロン（15～30個のニューロンに対し、ニコレリスは50～200個のニューロン）から記録した信号を用いて、実際に動作するBCIを開発した。
カーニー研究所は、ジョイスティックの有無にかかわらず、BCIを使用してコンピュータ画面上の視覚ターゲットを追跡するようにアカゲザルを訓練したと報告した（クローズドループBCI）。[ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ]
アンダーセンのグループは、実験動物が報酬を受け取ることを予期したときに発生する信号を含む、後頭頂皮質 からの運動前活動の記録を使用した。 [ 47 ]
その他の研究 四肢の動きの運動学的 および運動力学的 パラメータを予測することに加えて、霊長類の筋肉の筋電図 または電気活動を予測するBCIも開発中です。[ 48 ]
Nicolelis らは、大規模な神経細胞群が腕の位置を予測できることを実証した。この研究により、BCI は腕の動きの意図を読み取り、それをアクチュエータの動きに変換することが可能になった。Carmena らは[ 39 ] [ 40 ]
2019年、カリフォルニア州サンフランシスコ大学の研究者らは、神経疾患に起因する言語障害のある患者を支援する可能性のある脳コンピューターインターフェース（BCI）の研究を開始した。彼らのBCIは、高密度皮質脳波記録法 を用いて患者の脳から神経活動を捉え、深層学習 を用いて音声を合成した。[ 49 ] [ 50 ] 2021年、これらの研究者らは、15年以上話すことができなかった構音障害 患者の単語や文章を解読するBCIの可能性を報告した。[ 51 ] [ 52 ]
BCI技術における最大の障害は、脳信号への安全かつ正確で堅牢なアクセスを提供するセンサー方式が不足していることである。より優れたセンサーを使用することで、BCIを用いて提供できるコミュニケーション機能の範囲が拡大する。
BCIシステムの開発と実装は複雑で時間がかかります。この問題に対応するため、Gerwin Schalkは2000年からBCI研究用の汎用システムであるBCI2000を開発してきました。 [ 53 ]
新しい「ワイヤレス」アプローチでは、チャネルロドプシン などの光ゲート型イオンチャネルを使用して、 生体内で 体性感覚皮質のトランスフェクト された 細胞を照らすことで、マウスの意思決定に影響が出ました。[ 54 ]
BCIは、神経ネットワークと中枢神経系 の理解を深めることにつながった。研究によると、神経科学者はニューロンが協調して働くときに最も効果を発揮すると考えているが、BCIを使用することで、霊長類が運動出力を制御できるようなパターンで発火するように単一ニューロンを条件付けできることが報告されている。BCIは、発火率を適切に調整しても、単一ニューロンは限られた情報しか伝達できないため、アンサンブル発火を記録することで最高レベルの精度が得られるという、単一ニューロン不十分性原理の開発につながった。BCIで発見された他の原理には、ニューロンマルチタスク原理、ニューロン質量原理、神経変性原理、可塑性原理などがある。[ 55 ]
BCIは、障害のないユーザーによる使用を想定して提案されている。受動型BCIは、ヒューマンコンピュータインタラクション （HCI）中のユーザー状態の変化を評価および解釈することを可能にする。二次的な暗黙的制御ループでは、システムがユーザーに適応し、ユーザビリティ が向上する。[ 23 ]
BCIシステムは、末梢からの信号を符号化するために使用できる可能性がある。これらの感覚BCIデバイスは、閉ループ神経刺激に基づいて、リアルタイムで行動に関連する意思決定を可能にする。[ 56 ]
人間を対象とした研究
侵襲型BCI 侵襲型BCIでは、脳信号にアクセスするために頭皮 の下に電極を 埋め込む 手術が必要です。主な利点は精度の向上です。欠点としては、脳信号を 妨げる可能性のある瘢痕組織や、埋め込まれた電極を体が拒絶する可能性など、手術による副作用があります。 [ 57 ]
ビジョン 侵襲型BCIの研究は、損傷した視力の修復と麻痺患者への新たな機能の提供を目的としている。侵襲型BCIは、神経外科手術中に脳の灰白質に直接埋め込まれる。侵襲型デバイスは灰白質に存在するため、BCIデバイスの中で最高品質の信号を生成するが、 瘢痕組織 が蓄積しやすく、体が異物に反応して信号が弱まったり、消失したりする可能性がある。[ 58 ]
視覚科学 では、脳に 直接インプラントを挿入することで、先天性で はない（後天性の）失明を治療してきました。視力を回復させるための機能的な脳インターフェースを最初に開発した科学者の一人は、民間研究者のウィリアム・ドベル でした。ドベルの最初のプロトタイプは、1978年に成人後に失明した「ジェリー」という男性に埋め込まれました。68個の電極を含む単一アレイBCIがジェリーの視覚皮質に埋め込まれ、 光視症 、つまり光を見る感覚を生み出すことに成功しました。このシステムには、インプラントに信号を送るために眼鏡に取り付けられたカメラが含まれていました。当初、インプラントによってジェリーは限られた視野で低フレームレートでグレーの濃淡を見ることができました。また、メインフレームコンピュータ に接続する必要がありましたが、電子機器の小型化とコンピュータの高速化により、人工眼はより持ち運びやすくなり、現在では簡単な作業を補助なしで実行できるようになりました。[ 59 ]
2002年、成人後に失明したイェンス・ナウマンは、ドベルの第2世代インプラントを装着した16人の有料患者のうち最初の患者となった。これはBCIの初期の商業利用例の1つである。第2世代デバイスは、フォスフェンをより正確にマッピングしてコヒーレントな視覚にできる、より高度なインプラントを使用している。フォスフェンは、研究者が「星空効果」と呼ぶように、視野全体に広がっている。インプラント直後、イェンスは不完全に回復した視力を使って、研究所の駐車場をゆっくりと車で運転することができた。 [ 60 ] [ 61 ] [ 62 ] [ 63 ]
動き 運動 神経補綴 に焦点を当てたBCI（脳コンピューターインターフェース）は、麻痺のある人の運動機能を回復させること、あるいはコンピューターやロボット アームとのインターフェースなど、運動機能を支援する装置を提供することを目的としている。
ケネディとバカイは、動きをシミュレートするのに十分な高品質の信号を生成する人間の脳インプラントを初めて設置した。彼らの患者であるジョニー・レイ（1944年～2002年）は、 1997年に脳幹梗塞を起こした後、「 閉じ込め症候群 」を発症した。レイのインプラントは1998年に設置され、彼はインプラントを使って作業を始め、最終的にはコンピューターカーソルを制御できるようになるまで生き延びた。彼は2002年に脳動脈瘤 で亡くなった。[ 64 ]
四肢麻痺の マット・ネーグルは、 サイバーキネティクス のブレイン ゲート・チップ・インプラントの最初の9ヶ月間の人体試験の一環として、2005年にBCIを使用して人工手を制御した最初の人物となった。ネーグルの右前中心回 （腕の動きを司る運動皮質の領域）に埋め込まれた96個の電極インプラントにより、ネーグルは手を動かすことを考えるだけでロボットアームを制御できるだけでなく、コンピューターのカーソル、ライト、テレビも制御できるようになった。[ 65 ] 財団イノベーション 賞を受賞した。 [ 66 ]
BrainGateグループとピッツバーグ大学医療センターの研究チームは、 米国退役軍人省 （VA）との共同研究で、四肢麻痺患者の運動皮質のニューロンアレイに直接接続することで、多くの自由度を持つ義肢の制御を実証した。[ 67 ] [ 68 ]
コミュニケーション 2021 年 5 月、スタンフォード大学の研究チームは、四肢麻痺の参加者が毎分約 86 文字、毎分 18 語の英語の文章を生成できるという概念実証テストに成功したと報告した。参加者は文字を書くために手を動かすことを想像し、システムは隠れマルコフモデル と再帰的ニューラルネットワーク を利用して、運動皮質で検出された電気信号に基づいて手書き認識を行った。[ 69 ] [ 70 ] UCSF の研究者が脳コンピューターインターフェース (BCI) の研究を開始して以来、数多くの報告がなされている。2021 年に、彼らは、麻痺と構音障害 のある男性が、声道の筋肉を制御する神経細胞を調べる埋め込み型デバイスを使用して毎分 15 語をコミュニケーションできるようになったと報告した。[ 71 ] [ 72 ] [ 73 ] [ 74 ] [ 75 ]
レビュー記事の中で、著者らは、人間の情報伝達速度がBCIによる言語の伝達速度を超えることができるかどうか疑問を呈した。言語研究では、情報伝達速度は多くの言語で比較的一定であると報告されている。これは、脳の情報処理限界を反映している可能性がある。あるいは、この限界は、情報伝達の様式としての言語自体に内在している可能性がある。[ 76 ]
2023年に行われた2つの研究では、リカレントニューラルネットワークを用いたBCIを使用して、1分間に62語と78語という記録的な速度で音声を解読しました。[ 77 ] [ 78 ] [ 79 ]
技術的な課題 侵襲型BCIで脳活動を記録するには、いくつかの技術的な課題があります。CMOS技術の進歩により 、小型化、低消費電力化、高信号取得能力を備えた統合型侵襲型BCI設計が推進され、実現されています。[ 80 ] 活動電位 信号（スパイクとも呼ばれる）を記録しようとします。記録電極とニューロンを囲む電解質溶液との界面は、ホジキン・ハクスリーモデル を使用してモデル化されています。[ 81 ] [ 82 ]
侵襲型BCIの電子的な制約は、ここ数十年、活発な研究分野となっている。ニューロンの細胞内記録 では数百ミリボルトのスケールの活動電位電圧が明らかになるが、慢性侵襲型BCIは、通常3桁小さい数百マイクロボルトの細胞外電圧の記録に依存している。[ 83 ] 電容量 を持つという事実である。これらの小さな信号の性質上、集積回路に機能を組み込むBCIシステムでは、各電極に独自の増幅器 とADCが 必要であり、これらはアナログ細胞外電圧をデジタル信号に変換する。[ 83 ] 5kHzのサンプリングレートを持つ必要がある 。また、侵襲型BCIは低消費電力でなければならず、周囲の組織への放熱を少なくする必要があるという懸念もある。最も基本的なレベルでは、従来、信号対雑音比を 最適化するためにより多くの電力が必要とされてきた。[ 82 ] [ 84 ]
侵襲的および部分侵襲的BCIの図解：皮質脳波（ECoG）、血管内、および皮質内微小電極。 材料科学 の分野に存在する課題は、侵襲型BCIの設計の中心となる。埋め込み型マイクロ電極では、時間の経過に伴う信号品質の変動がよく観察されている。[ 85 ] [ 86 ] [ 87 ] 電極と組織の界面での損傷に続発するグリア瘢痕 の形成が、電極の故障と記録性能の低下の原因である可能性が高いと提唱されている。 [ 88 ] 血液脳 関門の漏出が、脳に埋め込まれた慢性マイクロ電極に対する炎症反応およびグリア反応の原因である可能性が示唆されている。[ 88 ] [ 89 ] 電極のヤング率を脳組織のヤング率 に近づけることで異物反応を最小限に抑えるため、柔軟性のある [ 90 ] [ 91 ] [ 92 ] [ 93 ] [ 94 ] [ 93 ]
部分侵襲型BCI 部分侵襲型BCIデバイスは頭蓋骨内に埋め込まれますが、灰白質内ではなく脳の外側に位置します。頭蓋骨の骨組織が信号を偏向・変形させる非侵襲型BCIよりも高解像度の信号を生成し、完全侵襲型BCIよりも脳内に瘢痕組織が形成されるリスクが低くなります。脳卒中病変周囲皮質からの皮質内BCIの前臨床実証が行われています。[ 95 ]
血管内治療 2020年に発表されたシステマティックレビューでは、血管内BCIの実現可能性を調査した複数の臨床研究および非臨床研究が詳細に説明されている。[ 96 ]
2010年、メルボルン大学に所属する研究者らは、血管系を介して挿入できるBCIの開発に着手した。オーストラリアの神経学者トーマス・オクスリーが 、ステントロードと呼ばれるこのBCIのアイデアを考案し、DARPA から資金提供を受けた。前臨床研究では、羊でこの技術が評価された。[ 3 ]
ステントロードは 、画像誘導下で静脈カテーテルを介して運動皮質 に隣接する領域の上矢状静脈洞 に送達されるように設計されたモノリシックステント電極アレイ です。[ 97 ] この近接性により、ステントロードは神経活動を測定できます。この手順は、特発性頭蓋内高血圧症 の治療のために静脈洞ステントを留置する方法に最もよく似ています。[ 98 ] 開頭を回避できるという利点がありますが、 血栓 や静脈血栓症 などのリスクが存在します。
2021年現在、Stentrodeを用いたヒト臨床試験が進行中である。[ 97 ] 筋萎縮性側索硬化症 の患者2名が、Stentrodeを用いて直接思考することでオペレーティングシステムをワイヤレスで制御し、テキストメッセージの送信、電子メールの送受信、買い物、銀行取引を行うことができた。[ 99 ] [ 100 ] [ 101 ]
脳波計 によって記録された脳波ヴィダルがBCIの課題を提起した後、非侵襲的アプローチに関する最初の報告には、VEPを使用した2Dカーソルの制御[ 111 ] [ 112 ] [ 113 ] [ 114 ] [ 13 ]が含まれていました。
BCI研究の初期段階では、EEGを使用する上でのもう一つの大きな障壁は、広範なトレーニングが必要だったことでした。例えば、1990年代半ばに始まった実験で、ドイツ のテュービンゲン大学のニールス・ ビルバウマーは、麻痺患者にEEGの低周波皮質電位を自己制御する訓練を行い、これらの信号をバイナリ信号として使用してコンピュータカーソルを制御できるようにしました。（ビルバウマーは以前、てんかん患者にこの低電圧波を制御することで発作の兆候を防ぐ訓練を行っていました。 ）この実験では、10人の患者にコンピュータカーソルを動かす訓練を行いました。このプロセスは時間がかかり、患者がカーソルで100文字を書くのに1時間以上かかり、訓練には数ヶ月かかることもよくありました。低周波皮質電位アプローチは、ほとんどまたは全く訓練を必要とせず、より高速で正確で、より多くのユーザーに適用できるアプローチに取って代わられました。[ 115 ]
もう一つの研究パラメータは、測定される振動活動 の種類です。ゲルト・プフルチェラーは1991年にBCIラボを設立し、振動特性と分類器に基づいた最初のオンラインBCIを実施しました。ニューヨーク州立大学のビルバウマーとジョナサン・ウォルポーと共に、彼らは ミュー波 ベータ
もう一つのパラメータは、 P300 信号の研究で示されているように、フィードバックの方法である。P300波のパターンは、人が認識できるものを見たときに無意識的に（刺激フィードバックとして ）生成され、BCIが訓練なしで思考のカテゴリーを解読することを可能にする可能性がある。
2005年の研究では、CNVフリップフロップを使用したデジタル制御回路のEEGエミュレーションが報告された。[ 116 ] [ 117 ] ハノイの塔 タスクを解決する2つのロボットアームの制御が報告された。 [ 118 ] 2015年の研究では、シュミットトリガー 、フリップフロップ、デマルチプレクサ 、モデム のEEGエミュレーションが説明された。[ 119 ]
ミネソタ大学の ビン・ヘ氏 とそのチームによる進歩は、脳波ベースの脳コンピュータインターフェースが侵襲的な脳コンピュータインターフェースに近いタスクを達成できる可能性を示唆している。BOLD機能的MRI や脳波源イメージングなどの高度な機能的神経イメージングを使用して、 電気生理学的 信号と血行動態 信号の共変動と共局在を特定した。[ 120 ] [ 121 ] [ 122 ] 逆問題 を解決し、得られた仮想脳波をBCIタスクに使用した。十分に管理された研究は、このようなソース分析ベースのBCIの利点を示唆している。[ 123 ]
2014年の研究では、重度の運動障害患者は、筋肉ベースのコミュニケーションチャネルよりも非侵襲的な脳波BCIの方が、より速く、より確実にコミュニケーションできると報告されている。[ 124 ]
2019年の研究では、進化アルゴリズムの適用により、非侵襲的なMuse デバイスを用いたEEG精神状態分類が改善され、市販のセンシングデバイスで取得したデータの分類が可能になることが報告された。[ 125 ]
2021年に行われた、脳卒中後の上肢リハビリテーションにBCIを使用したランダム化比較試験 の系統的レビューでは、EEGベースのBCIは対照療法と比較して上肢の運動機能の改善に有効であることが報告されました。より具体的には、バンドパワー機能、運動イメージ 、機能的電気刺激 を利用したBCI研究は、他の方法よりも効果的であることが報告されました。[ 126 ] [ 127 ]
乾燥活性電極アレイ 1990年代初頭、カリフォルニア大学デービス 校のババク・タヘリは、初のシングルおよびマルチチャンネルのドライアクティブ電極アレイを実証した。[ 128 ] このアレイ電極は、銀 /塩化銀 電極と比較して優れた性能を発揮することが実証された。このデバイスは、インピーダンス整合 によってノイズを低減するための統合電子機器を備えた4つのセンサーサイトから構成されていた。このような電極の利点は以下のとおりである。
電解質は使用されていません。 皮膚の準備は不要です。 センサーサイズを大幅に縮小し、 脳波モニタリングシステムとの互換性。 アクティブ電極アレイは、容量性センサのアレイと、回路に電力を供給するためのバッテリーを内蔵したローカル集積回路を含む統合システムである。このレベルの集積化は、目的の結果を達成するために必要であった。
電極は、試験台および人体被験者において、以下の4つの方法で試験された。
自発脳波、 感覚事象関連電位、 脳幹電位、 認知事象関連電位。 皮膚の準備、ゲル不要（乾燥）、信号対雑音比の高さの点で、標準的な湿式電極と比較して優れた性能を示した。[ 129 ]
1999年、ケース・ウェスタン・リザーブ大学 のハンター・ペッカムらは、 64個の電極を備えた脳波計（EEG）用スカルキャップを用いて、四肢麻痺患者 の限られた手の動きを回復させた。患者は上下といった単純だが反対の概念に集中した。ベータ波脳波出力に基本的なパターンが特定され、スイッチの制御に用いられた。平均以上の活動はオン、平均以下の活動はオフと解釈された。信号は、手に埋め込まれた神経制御装置を駆動するためにも使用され、ある程度の動きが回復した。[ 130 ]
SSVEPモバイルEEG BCI 2009年にNCTU脳コンピューターインターフェースヘッドバンドが発表された。研究者らはまた、体毛のない部位への適用用に設計されたシリコンベースのマイクロ電気機械システム （MEMS）ドライ電極 も開発した。これらの電極は、スナップオン電極ホルダーでヘッドバンドのDAQボードに固定された。信号処理モジュールは アルファ波活動を測定し、 Bluetooth 経由で患者の覚醒度と認知能力を評価する電話に送信した。被験者が眠くなると、電話は被験者を起こすための覚醒フィードバックをオペレーターに送信した。[ 131 ]
2011年、研究者らは電話を鳴らすことができるセルラーベースのBCIを報告した。ウェアラブルシステムは、4チャンネルの生体信号取得/増幅モジュール、通信モジュール、およびBluetooth電話で構成されていた。電極は定常状態視覚誘発電位（ SSVEP ）を検出するように配置されていた。 [ 132 ] SSVEPは、 6Hzを超える繰り返しレートのちらつき視覚刺激に対する電気的反応であり[ 132 ] [ 133 ] [ 134 ] [ 135 ] [ 136 ]
科学者らは、単一チャネル高速フーリエ変換 （FFT）と複数チャネルシステム正準相関分析 （CCA ）アルゴリズムがモバイルBCIをサポートできることを報告した。[ 132 ] [ 137 ] [ 138 ] セルラーBCI技術は、感覚運動μ / β リズムを検出して運動イメージベースのBCIとして機能させるなど、他のアプリケーションにも応用できると報告されている。 [ 132 ]
2013年にAndroid 携帯電話、タブレット、およびコンピュータベースのBCIで実施された比較テストでは、結果として得られるEEG SSVEPのパワースペクトル密度 が分析されました。この研究の目標は、「日常的に使用できるSSVEPベースのBCIの実用性、携帯性、および普及性を高めること」でした。電話の信号は安定していなかったものの、すべての媒体での刺激周波数は正確であったと報告されました。ラップトップとタブレットのSSVEPの振幅は、携帯電話の振幅よりも大きいと報告されました。これら2つの定性的な特徴は、モバイル刺激BCIの使用の実現可能性の指標として提案されました。[ 137 ]
EEG の読み取りの難しさの 1 つは、モーション アーチファクトの影響を受けやすいことです。[ 139 ] [ 137 ] 独立成分分析 (ICA) は、EEG 信号をノイズから分離するのに効率的であることが示されていました。[ 140 ] [ 134 ] グラフ理論 に基づく脳波源接続性、トポマップに基づく脳波パターン認識、および脳波とfMRIの 融合などが挙げられる。
ニューロゲーミングにおけるBCI制御戦略
運動イメージ 運動イメージは 、身体部位の動きを想像し、感覚運動皮質 を活性化させ、脳波の感覚運動振動を調節します。これはBCIで検出でき、ユーザーの意図を推測するために使用できます。運動イメージは、通常、適切な制御を獲得するためにトレーニングが必要です。トレーニングセッションは通常、数日間にわたって数時間かかります。トレーニングセッションの長さに関係なく、ユーザーは制御スキームを習得できません。その結果、ゲームプレイのペースが非常に遅くなります。[ 153 ] [ 154 ] のデータセット2の運動イメージで最もパフォーマンスが高かったアルゴリズムは、シンガポールの A*STAR のAngらによって開発されたFilter Bank Common Spatial Patternでした。[ 155 ]
バイオフィードバックは、被験者の精神的リラックスをモニタリングするために使用できます。場合によっては、バイオフィードバックは脳波（EEG）と一致しませんが、筋電図 （EMG）、皮膚電気抵抗 （GSR）、心拍変動 （HRV）などのパラメータは一致します。多くのバイオフィードバックシステムは、注意欠陥多動性障害（ADHD） 、子供の睡眠障害、歯ぎしり、慢性疼痛などの障害を治療します。EEGバイオフィードバックシステムは通常、4つの脳波帯域（シータ：4～7 Hz、アルファ：8～12 Hz、SMR：12～15 Hz 、ベータ：15～18 Hz）をモニタリングし、被験者にそれらを制御するよう促します。受動型BCIは、BCIを使用して、ユーザーの精神状態に関する情報で人間と機械のインタラクションを強化します。たとえば、緊急車両ブレーキ時にユーザーがブレーキを踏む意図を検出するシミュレーションなどです。[ 23 ] [ 153 ]
VEPとは、被験者に視覚刺激を与えた後に記録される電気的電位のことである。VEPの種類には、SSVEPとP300電位などがある。
定常状態視覚誘発電位 （SSVEP）は、特定の周波数で変調された視覚刺激を使用して網膜 を刺激することによって生成される電位を使用します。SSVEP刺激は、交互に並んだ市松模様から形成されることが多く、点滅する画像を使用することもあります。使用される刺激の位相反転の周波数はEEGで区別できるため、SSVEP刺激の検出は比較的容易です。SSVEPは多くのBCIシステムで使用されています。これはいくつかの要因によるものです。誘発される信号は、過渡的VEPや瞬き運動と同じくらい大きな集団で測定可能です。心電図アーチファクトは、監視される周波数に影響を与えません。SSVEP信号は堅牢です。一次視覚野の地形的組織は、より広い領域が視野の中心または中心窩領域から求心性入力を得るようになっています。SSVEPには問題があります。 SSVEPは点滅する刺激を用いてユーザーの意図を推測するため、ユーザーはシステムと対話するために、点滅または繰り返し表示されるシンボルのいずれかを見つめる必要があります。そのため、長時間のプレイセッションでは、シンボルが煩わしく不快になる可能性が高いです。
VEPのもう1つのタイプはP300電位 です。この電位は、ターゲット刺激（ユーザーが待機または探している刺激）またはオッドボール刺激 の出現後約300ミリ秒後に発生する脳波の正のピークです。ターゲット刺激と無視された刺激が類似するにつれて、P300の振幅は減少します。P300は、より高次の注意プロセスまたは定位反応に関連していると考えられています。P300を使用すると、トレーニングセッションが少なくて済みます。最初にこれを使用したアプリケーションはP300マトリックスでした。このシステムでは、被験者は6×6の文字と数字のグリッドから文字を選択します。グリッドの行と列が順番に点滅し、選択された「選択文字」が点灯するたびに、ユーザーのP300が（潜在的に）誘発されました。しかし、通信プロセスは1分間に約17文字と遅く、ゲーム内でのP300の利点は、プレイヤーが新しい制御システムの使い方を学ぶ必要がなく、ゲームプレイの仕組みと基本的なBCIパラダイムを学ぶための短いトレーニングだけで済むことです。[ 153 ]
人間とコンピュータのインタラクションでは、電気眼球運動記録法 やアイトラッキングなどの他の記録方式を利用できます。これらの方式は脳活動を記録しないため、BCIには該当しません。 [ 156 ]
1989年に、眼球運動による移動ロボットの制御を電気眼球図信号を用いて行った研究が報告された。移動ロボットは、前進、後退、左、右、停止として解釈される5つのEOGコマンドを使用して目標地点まで移動した。[ 157 ]
瞳孔径の変動 2016年の論文では、視線固定 や眼球運動を必要としない、脳波に基づかない新しいHCIについて説明されています。 [ 158 ] このインターフェースは、隠れた関心 に基づいています。つまり、文字を直接見る必要なく、仮想キーボード上の選択した文字に注意を向けます。各文字には、他の文字とは異なる明るさで微振動する独自の（背景）円があります。文字の選択は、意図しない瞳孔サイズの振動と背景円の明るさの振動パターンとの最適な一致に基づいています。さらに、文字の円の明るさの変化に合わせてユーザーが「明るい」と「暗い」という言葉を心の中でリハーサルすることで、精度が向上します。
細胞培養BCI 世界初のニューロチップは 、カリフォルニア工科大学 の研究者ジェローム・パインとマイケル・マーハーによって開発された。 研究者たちは、試験管内で ニューロチップ と呼ばれる。[ 169 ]
最初のニューロチップの開発は、1997年にジェローム・パインとマイケル・マーハーが率いるカリフォルニア工科大学のチームによって行われたとされている。[ 170 ]
2003年、南カリフォルニア大学の セオドア・バーガー率いるチームは、人工または補綴海馬 として機能するように設計されたニューロチップに取り組んだ。このニューロチップはラットの脳用に設計された。海馬が選ばれたのは、脳の中で最も構造化され、最も研究されている部分と考えられているからである。その機能は、脳の他の場所に長期記憶として保存するために経験を符号化することである。[ 171 ]
2004年、フロリダ大学 のトーマス・デマースは、ラットの脳から採取した25,000個のニューロンの培養物を用いて、F-22 戦闘機シミュレーターを 操縦した。採取後、皮質ニューロンはペトリ皿 で培養され、再接続して生きた神経ネットワークを形成した。細胞は60個の電極のグリッド上に配置され、シミュレーターのピッチ とヨー 機能を制御するために使用された。この研究の焦点は、人間の脳が細胞レベルでどのように計算タスクを実行し、学習するかを理解することにあった。[ 172 ]
倫理的考察 懸念事項は、安全性とユーザーへの長期的な影響に集中している。これには、コミュニケーションに困難を抱える個人からのインフォームドコンセント の取得、患者と家族の生活の質への影響、健康関連の副作用、治療用途の誤用、安全上のリスク、および一部のBCI誘発性変化の不可逆性などが含まれる。さらに、特に企業の倒産の場合における、メンテナンス、修理、およびスペアパーツへのアクセスに関する疑問も生じる。[ 173 ]
BCIの法的および社会的側面は、主流への導入を複雑にしています。懸念事項には、BCIの影響が自由意志や行動の制御を凌駕するという主張、認知意図の不正確な翻訳、深部脳刺激による人格の変化、人間と機械の境界線の曖昧化など、説明責任と責任の問題が含まれます。[ 174 ] [ 175 ] [ 176 ]
現在の形態では、ほとんどのBCIは、倫理的問題にほとんど関わらない矯正療法に近いものです。生命倫理はBCI技術がもたらす課題に対処するのに十分適しており、クラウゼンは2009年に「BCIは倫理的課題を提起するが、これらは生命倫理学者が他の治療領域で取り組んできたものと概念的に類似している」と述べています。[ 177 ] [ 178 ]
BCIの進化は、障害に対処する手段として始まった薬学の進化と似ており、現在では集中力を高め、睡眠の必要性を減らしています。BCIが治療から機能強化へと進歩するにつれて、BCIコミュニティは研究、開発、普及に関する倫理ガイドラインの合意形成に取り組んでいます。[ 179 ] [ 180 ]
2026年のレビューでは、匿名化へのより強固なアプローチ、個人のコントロールの強化、埋め込みへの同意とデータ使用への同意のより明確な分離、二次利用を規制するより強力な保護措置、所有権と商業化のためのより明確な枠組みを通じて、埋め込み型BCIデータの保護を強化する機会が強調されました。[ 181 ]
低コストシステム 様々な企業が、研究や娯楽向けに安価なBCI（脳コンピューターインターフェース）を開発している。NeuroSkyやMattel MindFlexといった玩具は、ある程度の商業的成功を収めている。
今後の方向性 12の欧州パートナーからなるコンソーシアムが、欧州委員会のHorizon 2020 フレームワークプログラムの資金決定を支援するためのロードマップを完成させた。このプロジェクトは欧州委員会によって資金提供された。2013年11月に開始され、2015年4月にロードマップが公表された。 [ 204 ] [ 205 ]
他の最近の出版物でも、新しい障害ユーザーグループ向けのBCIの将来の方向性が検討されている。[ 10 ] [ 206 ]
意識障害 （DOC）を抱える人もいます。この状態は、昏睡状態にある人、植物状態 （VS）または最小意識状態 （MCS）にある人を含みます。BCI研究はDOCへの対処を目指しています。最初の重要な目標は、基本的な認知タスクを実行できる患者を特定することです。これにより診断が変わり、重要な決定（治療を受けるかどうか、どこに住むか、終末期医療に関する自分の考えなど）を自分で行えるようになります。誤診された患者は、他者によって下された終末期医療の決定の結果として死亡する可能性があります。このような患者とコミュニケーションをとるためにBCIを使用する見込みは、非常に魅力的なものです。[ 207 ] [ 208 ]
こうした患者の多くは、視覚に基づくBCI（脳コンピューターインターフェース）を使用できません。そのため、聴覚刺激や振動触覚刺激に頼るツールが必要となります。患者はヘッドホンを装着したり、反応する身体部位に振動触覚刺激装置を装着したりすることがあります。また、患者が意思疎通できるのは予測不可能な間隔に限られるという課題もあります。家庭用デバイスであれば、患者の準備が整った時に意思疎通が可能になります。
自動化ツールは、「あなたの父親の名前はジョージですか？」や「あなたはアメリカで生まれましたか？」など、患者が簡単に答えられる質問をすることができます。自動化された指示は、例えば右手首と左手首の刺激に注意を集中させることで、患者に「はい」または「いいえ」を伝える方法を指示します。この集中した注意は、患者がコミュニケーションできるかどうかを判断するのに役立つ脳波パターンの確実な変化を生み出します。 [ 209 ] [ 210 ] [ 211 ]
運動機能回復 脳卒中や怪我など、さまざまな原因で運動能力の一部を失うことがあります。近年の研究では、脳卒中を起こした患者の運動機能回復と神経リハビリテーションを支援する上で、EEG ベースの BCI システムの有用性が実証されています。[ 212 ] [ 213 ] [ 214 ] [ 215 ] [ 216 ] [ 217 ] [ 218 ] [ 219 ]
これまでのところ、運動機能回復のためのBCIは、患者の運動イメージを測定するためにEEGに依存してきました。しかし、BCIベースの脳卒中リハビリトレーニングを受けている人の脳のさまざまな変化を研究するためにfMRIも使用されています。[ 220 ] [ 221 ] [ 222 ] [ 222 ] [ 223 ] メルボルン大学 の科学者たちは、脳活動を変換することでロボット肢、コンピュータ、外骨格などの外部デバイスの制御を容易にするために麻痺患者向けに開発されている潜在的な脳コンピュータインターフェース技術プラットフォームに関連する前臨床概念実証データを発表した。[ 224 ] [ 225 ] [ 226 ]
機能的脳マッピング 2014年には、約40万人が脳神経外科手術中に脳マッピングを受けました。この処置は、 薬物療法 に反応しない人によく必要となります。[ 227 ]
研究者たちは神経外科マッピングを改善する方法を模索した。この研究は主に高ガンマ活動に焦点を当てており、これは非侵襲的に検出するのが難しい。結果、主要な機能領域を特定する方法が改善された。[ 228 ]
注記 ↑ これらの電極は、BCIを開発する目的で患者に埋め込まれたものではありませんでした。患者は重度のてんかんを 患っており、電極は医師が発作焦点の位置を特定するのを助けるために一時的に埋め込まれたものでした。BCIの研究者たちは、単にこのことを利用しただけです。 [ 104 ]
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