神経人間工学

ニューロエルゴノミクスは、神経科学を人間工学に応用したものです。従来の人間工学研究は、主に心理学的説明に頼って、作業パフォーマンス、操作上の安全性、職場関連のリスク (反復性ストレス障害など) などの人的要因の問題に取り組んでいます。一方、ニューロエルゴノミクスは、人間の神経系の役割に重点を置き、人間工学上の懸念の生物学的基盤に取り組んでいます。

神経人間工学には、人間のパフォーマンスと脳機能に関する既存または新たな知識を活用して、より安全で効率的な操作のためのシステムを設計することと、現実世界のタスクにおける脳機能とパフォーマンスの関係についての理解を深めることという 2 つの主な目的があります。

これらの目標を達成するために、神経人間工学は 2 つの分野、つまり脳機能の研究である神経科学と、技術を人間の能力と限界に一致させて効果的かつ安全に作業できるようにする研究であるヒューマンファクターを組み合わせます。これら 2 つの分野を統合する目的は、人間の脳と生理機能に関する驚くべき発見を利用して、職場や家庭における技術の設計に役立て、パフォーマンスを向上させ、能力を拡張し、人間と技術の適合を最適化する新しいトレーニング方法を提供することです。

神経人間工学の分野の研究は、人間の脳機能を監視する非侵襲的技術の出現により、近年開花しました。この技術は、精神的作業負荷、視覚的注意、作業記憶、運動制御、人間とオートメーションの相互作用、適応オートメーションなど、テクノロジーと仕事に関連した人間の行動のさまざまな側面を研究するために使用できます。したがって、この学際的な分野では、現実世界のシステムやテクノロジー（たとえば、家庭や職場でのコンピューターやその他のさまざまな機械の使用、航空機、自動車、電車、船などの乗り物の操作）に関連した人間の知覚、認知、パフォーマンスの神経基盤の調査に取り組んでいます。

神経人間工学の中心的な目標は、脳機能がタスク/作業パフォーマンスにどのように関係しているかを研究することです。これを行うには、通常、非侵襲性の神経画像化法を使用して、電気活動脳波(EEG)、脳磁図(MEG)、または間接的な代謝陽電子放出断層撮影(PET) と、機能的磁気共鳴画像(fMRI)、機能的近赤外分光法(fNIRS)、経頭蓋ドップラー(TCD) 超音波検査を含む神経活動の神経血管測定によって、脳活動の直接的な神経生理学的マーカーを記録します。通常、神経人間工学の研究は、基本的な認知神経科学の研究よりも応用指向であり、多くの場合、制御された環境と自然な設定のバランスを必要とします。PET、MEG、fMRI などのより大規模な部屋規模の神経画像化セットアップを使用する研究では、参加者の行動に対する制限が増える代わりに、空間的および時間的な解像度が向上します。 fNIRS や EEG などのよりモバイルな技術を使用すると、調査対象の実際の作業 (運転など) への参加も含め、より現実的な設定で研究を実施できます。これらの技術は、より手頃な価格で多用途であるという利点がありますが、記録される領域の数や、脳のより深い領域から神経活動を画像化する能力が減るという欠点もあります。制御されたラボ実験と、実際の状況での発見の解釈の両方を応用することで、神経人間工学における神経画像化の範囲が表現されます。

神経刺激法は、皮質領域のタスク遂行への関与を調べるために、単独で、または神経画像化アプローチと組み合わせて使用​​されることもあります。経頭蓋磁気刺激(TMS) や経頭蓋直流刺激(tDCS) などの技術は、皮質領域の興奮性を一時的に変えるために使用できます。皮質領域を刺激すると (特に TMS で)、その領域の機能が阻害または強化される可能性があり、研究者が人間の遂行能力に関連する特定の仮説をテストできるようになると考えられています。

いくつかの研究では、TMS と tDCS を使用することで、タスク中の認知能力が向上する可能性が示されています。当初はパーキンソン病や認知症などのさまざまな神経疾患の治療に使用されていましたが、TMS の適用範囲は拡大しています。TMS では、電気が人の頭皮の近くに置かれた磁気コイルに通されます。研究結果によると、非侵襲性の脳刺激により、持続的な警戒パフォーマンスが 20 分長く続くことが示されています。^[1]

精神生理学的測定は、心理的プロセスの一部として変化する生理学的測定（血液、心拍数、皮膚伝導度など）です。直接的な神経測定とはみなされませんが、神経人間工学では、注意、運動、感情プロセスなどの神経活動の指標として役立つ場合、生理学的相関を従属測定として使用することも推奨しています。これらの測定は、神経画像測定と組み合わせて使用​​することも、神経画像測定の取得がコストがかかりすぎる、危険である、またはその他の理由で非実用的である場合に代用として使用することもできます。精神生理学は神経人間工学とは異なる分野ですが、原則と目的は補完的であると考えることができます。

fMRI を使用すると、前頭前野(PFC)の領域における脳血流の増加によって精神的作業負荷を定量化できます。多くの fMRI 研究は、ワーキング メモリ タスク中に PFC の活性化が増加することを示しています。精神的作業負荷の測定と同様に重要なのは、オペレーターの警戒心または注意力を評価することです。TCD を使用して頭蓋間動脈の血流速度をモニターすると、血流の減少は警戒心の低下と認知リソースの枯渇に関連していることが示されました。^[2]

適応型自動化は、新しい神経人間工学の概念であり、オペレータの作業負荷をリアルタイムで評価して、パフォーマンスを向上させるために必要な変更を加えるヒューマンマシンシステムを指します。適応型自動化が機能するには、システムがリアルタイム評価のために正確なオペレータ状態分類器を使用する必要があります。判別分析や人工ニューラルネットワークなどのオペレータ状態分類器は、リアルタイムで 70% ～ 85% の精度を示します。適応型自動化を適切に実装するための重要な部分は、介入を必要とする作業負荷の大きさを把握することです。神経人間工学的適応型自動化を実装するには、非侵入型センサーや、目の動きを追跡する技術の開発が必要です。人の精神状態を評価する現在の研究には、顔面筋電図を使用して混乱を検出することが含まれます。^[3]

実験では、人間とロボットのチームが、人間やロボット（自動ターゲット認識システムなど）よりも空中および地上の乗り物を制御するのに優れていることが示されています。100％の人間による制御と静的自動化と比較すると、適応型自動化を使用した場合、参加者はより高い信頼と自信を示し、作業負荷の認識が低くなりました。^[4]

適応型オートメーションでは、機械が変化にどのように対応し、最高のパフォーマンスに戻るかを正確に判断できるようにすることが最大の課題です。機械は、どの程度の変更を行う必要があるかを判断できなければなりません。これは、システムの複雑さや、感知されたパラメータをどれだけ簡単に定量化できるか、機械のシステムでどれだけ多くのパラメータを変更できるか、これらのさまざまな機械パラメータをどれだけうまく調整できるかなどの要因の結果でもあります。

脳コンピュータインターフェース（BCI）と呼ばれる発展途上の研究分野では、人からの運動入力なしに、さまざまな種類の脳信号を使用して外部デバイスを操作することを目指しています。BCIは、筋萎縮性側索硬化症などの運動能力が制限されている患者にとって有望です。ユーザーが特定の精神活動を行うと、独自の脳電位が生成され、それが処理されて外部デバイス用の信号に中継されます。EEGとERPからの信号を使用するBCIは、音声合成装置を操作したり、ロボットアームを動かしたりするために使用されています。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で始まり、現在は神経補綴用途に焦点が当てられています。BCIは、高レベルの制御、コンテキスト、環境、仮想現実を設計に組み込むことで大幅に改善できます。^[5]

2011 年現在、脳卒中後の脳の可塑性と運動学習を促進するために、非侵襲性の脳コンピューターインターフェースに接続されたリハビリテーションロボットを適用する取り組みが行われています。脳卒中生存者の半数は片側麻痺または筋力低下を経験し、そのうち約 30 ～ 60% は機能が回復しません。脳卒中後の一般的な治療には、制限誘導運動療法とロボット療法があり、これらは、弱った手足を強制的に動かすことで運動活動を回復させます。現在の積極的療法は、完全な制御喪失または麻痺を患い、残存運動能力がまったくない患者には利用できません。

これらの十分な医療を受けられていない患者に焦点を当て、EEG で検出された脳の電気信号を使用して上肢リハビリテーション ロボットを制御する BCI が開発されました。ユーザーは、EEG が関連する脳信号を拾う間に運動活動を想像するように指示されます。BCI は線形変換アルゴリズムを使用して、EEG スペクトル特性をロボットのコマンドに変換します。24 人の被験者を対象に行われた実験では、ロボットを制御するために感覚運動リズムを使用する非 BCI グループと、BCI ロボット システムを使用する BCI グループを比較しました。脳可塑性分析の結果、 BCI グループの被験者では、動作の変化に関連するベータ波活動が減少していることが示されました。また、運動学習のすべての測定において、BCI グループが非 BCI グループよりも優れたパフォーマンスを示したことも示されました。^{[6] [過度の重み付け? –議論]}

仮想現実は、実際に危険にさらすことなく、人間のオペレーターが危険な環境でどのように作業するかをテストすることを可能にします。たとえば、疲労や新しい技術が特定の環境でドライバーやパイロットにどのような影響を与えるかを、怪我の可能性なしにテストすることができます。実際の導入前に仮想現実で新しい職場技術の効果を評価できれば、費用と人命を節約できます。仮想現実技術を現実の生活を正確に模倣できるレベルまで引き上げることは困難ですが、その可能性は無限大です。^[7]

ヘルスケア研修プログラムでは、看護学生の研修ツールとして仮想現実シミュレーション (VRS) を採用しています。このコンピューターベースの 3 次元シミュレーション ツールにより、看護学生はリスクのない環境でさまざまな看護スキルを繰り返し練習できます。中西部の主要州立大学の看護プログラムは、静脈内 (IV)カテーテルの挿入を指導するために VRS モジュールを使用し、プログラムの有効性を評価することに同意しました。VRS はコンピューター プログラムと触覚アーム デバイスで構成されており、これらが連携して血管アクセスの感覚をシミュレートします。コンピューター画面上で、ユーザーは手順に必要な機器を正しい順序で選択する必要があります。次に、ユーザーは触覚アームの静脈を触診し、IV カテーテルを仮想的に挿入します。プログラムは、ユーザーが手順を間違えて手順をやり直す必要がある場合にユーザーに通知することで、即時のフィードバックを提供します。

評価の結果、VRS は学生の手順に関する知識を高めるための「優れた学習ツール」であることが示されました。参加した看護学部の教員 8 名全員がこの点に同意し、実際の患者に IV カテーテル挿入を行う前に学生に VRS を使って練習することを推奨しました。

このツールにより、教育者は学生に実際の患者の状態や看護体験を幅広く紹介することができます。VRS プログラムの主な利点は、さまざまなケース シナリオを利用できることです。これにより、学生は IV カテーテル挿入に対する患者の反応の違いについて認識を高めることができます。学生の視点から見ると、仮想現実シミュレーションは看護理論と実践のギャップを埋めるのに役立ちます。^{[8] [過度の重み付け? –議論する]}

神経人間工学的評価は、神経認知障害のある人や脳卒中や手術後の人の精神運動能力を評価する上で大きな可能性を秘めています。神経認知障害のリハビリテーション中に神経認知機能の変化を測定するための標準化された方法が可能になります。リハビリテーションの観点では、目標指向の取り組みが可能になります。これらのテストは、脳神経外科手術、頸動脈内膜剥離術、冠動脈バイパス移植などの手術手順後の変化を測定するために適用できます。^[9]

神経人間工学の主な応用分野の一つは、特に認知障害のある高齢ドライバーの運転安全性です。運転には複数の認知プロセスの統合が必要ですが、適切なツールを使用すれば個別に研究することができます。運転中の認知を評価するために使用されるツールの種類には、運転シミュレーター、計器付き車両、部分タスクシミュレーターなどがあります。^[10]

オックスフォードのクロスモーダル研究室は、運転を誰にとってもより安全にするために、注意散漫なドライバーの注意を引く警告信号システムの開発に取り組んでいます。この研究では、クラクションなどの聴覚アイコンを使用する方が、純音よりも警告信号として優れていることがわかりました。さらに、空間聴覚キューは、非空間聴覚キューよりもドライバーの注意を向け直すのに効果的です。聴覚触覚信号などの複数の感覚を統合するキューは、単一感覚キューよりも注意を引きます。^{[11]他の研究者は、}自律走行トラックのタスク管理用に設計されたさまざまな種類の車内通知（聴覚アイコン、音声コマンドなど）を、分離可能な神経メカニズムとの関連性について評価しました。これは、行動結果のみから得られる矛盾することが多い調査結果を明確にする効果的な方法です。^[12]

• 国際ヒューマン・コンピュータ・インタラクション会議 (HCII) では、拡張認知と神経人間工学に関する特別トラックが開催されます。
• 神経人間工学国際会議

• Mickaël Causse、Frédéric Dehais、Patrice Péran、Umberto Sabatini、Josette Pastor (2012)。感情がパイロットの意思決定に与える影響: 航空安全に対する神経人間工学的アプローチ。輸送研究パート C: 新興技術。
• Parasuraman, R. (2003) 「神経人間工学: 研究と実践」人間工学科学における理論的課題、4、5-20。

• ザールランド大学SNN ユニット
• ジョージメイソン大学ARCHラボ神経人間工学ページ
• アイオワ大学の神経人間工学プログラム
• 国際バイオアーバニズム協会における神経人間工学と都市デザイン
• 国際バイオアーバニズム協会における神経人間工学と都市の場づくり
• 国際バイオアーバニズム協会における神経人間工学と社会発生学
• グラナダ大学の神経人間工学とオペレーターパフォーマンス LAB
• 神経人間工学国際会議