BCI2000と仮想カーソル移動のために脳波ベースのブレインコンピュータインタフェースの使用

ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）は、脳波（EEG）などの神経信号を、コンピュータやその他のデバイスの制御に使用可能な信号に変換することで機能します。まず、被験者の頭皮にEEG電極キャップを装着し、脳活動を記録します。次に、被験者に手足によるいくつかの随意運動を想像させ、その際にキャリブレーション手順を実施します。この手順によって、キャリブレーションの結果として得られたEEGの特性を分析します。

R²値と頭皮トモグラフィーを用いて、コンピュータ画面上のカーソルを操作するためにどの電極と周波数ビンを使用するかを決定できます。これにより、被験者は考えるだけでターゲット領域にカーソルを素早く移動させることが可能になります。こんにちは、私はAdam Wilsonです。ウィスコンシン大学マディソン校の生物医学工学科にあるJustin Williamsの研究室で研究しています。

本日は、ブレイン・コンピューター・インターフェース・アプリケーションの制御に用いられる、脳波（EEG）と呼ばれる脳活動の記録手順について解説します。それでは始めましょう。まず、EEGキャップを用いて被験者の頭皮にEEG電極を装着します。これにより、国際10-20法に従って電極が配置されます。

被験者の頭皮にキャップを正しく配置するために、前頭鼻骨の交点であるnasion（鼻根）と、後頭骨の最大の突出部であるinion（外後頭結節）にフェルトペンで印を付けます。nasionとinionの中間点を見つけ、印を付けます。この位置をvertex（頂点）と呼びます。

キャップ上のCZ電極を確認し、CZを固定したまま頭頂部に配置します。キャップを頭に被せます。FC、CZ、PZの各電極が頭皮の中心線上にあり、O1からO2の電極が水平でOzと同じ高さにあり、FP1からFP2がFPZと同じ高さにあることを確認してください。

次に、通常は耳たぶにクリップで固定する参照電極を取り付けます。電極が適切に配置されたら、頭皮との電気的接触が十分であることを確認する必要があります。そのためには、まず鈍端針付きの小型シリンジで導電性ゲルを吸い上げます。

次に、電極に針を挿入し、針で頭皮を軽く擦って死皮を取り除きます。耳のリファレンス電極から始め、グランド電極を含むすべての電極で同様の操作を行い、電極に少量のゲルを充填します。この際、充填しすぎないように注意してください。

すべてのチャネルのインピーダンスを確認し、すべて5 kΩ未満であることを確認します。方法は使用しているアンプシステムによって異なります。BCI 2000のGUSBアンプで行う場合は、データ収集モード（acquisition mode）のパラメータを「impedance」に変更し、「set config」を押して全チャネルのインピーダンス値を照会します。

電極のインピーダンスが5 kΩを超えている場合は、再度針を挿入し、頭皮をさらに擦って接続を強化してください。その後、もう一度インピーダンスを確認します。これでEEGキャップの記録準備が完了しました。

まず、コンピュータシステムをデュアルモニターモードに設定します。BCI 2000ランチャーから、アンプリファイアソースモジュール、ダミー信号処理モジュール、および刺激提示モジュールを選択してBCI 2000を起動してください。被験者用、アンプリファイア用、および運動スクリーニングタスク用のパラメータファイルを追加します。これらの設定はセッション前にあらかじめ完了させておく必要があります。画面は空白であるか、あるいは「右手」、「左手」、「両手」、または「両足」といった指示が一度に3秒間表示されます。

各3秒間の動作中、被験者は指示された動作を継続的に想起する必要があります。手の動作は、テニスボールを握るように手を開閉させ、足の動作は、アクセルペダルを両足で踏むように足を前後に動かします。画面が空白のときは、ランの間、被験者は身体を完全にリラックスさせてください。

各部位を20回ずつ繰り返し、5回のリランを行い、計100個のデータポイントを取得します。これで、各運動想起に特有のEEG特徴量を決定するためのデータ解析が可能になります。スクリーニングデータの収集が完了したので、BCI 2000のオフライン解析ツールを使用して、ユーザーが自発的に調節可能なEEG信号の特徴量を特定します。

オフライン解析ツールは、EEG信号を周波数領域に変換し、どのチャネルのどの周波数特性がタスクと最大限に相関しているかを判断するために使用します。解析を開始するには、math labプログラムを起動し、BCI 2000オフライン解析フォルダに移動してから、プログラムを実行してください。このプログラムを使用して、各動作と強く相関しているEEG特性を特定します。

各動作についてデータをプロットし、R²値が最大であるか、または相関が最も強いプロットを特定します。その後、R²値が最大のチャンネルおよび周波数ビンを、カーソルを特定の方向に移動させるための制御信号として利用できます。例えば、右手の条件で変化する特徴量を設定し、カーソルを画面の右側に移動させます。

データを分析する際は、選択したチャネルと周波数が、皮質感覚運動リズムの既知の特性と一致していることを確認してください。例えば、右手の運動を想像した際、C3およびCP3付近の対側運動野において、それぞれ8〜12 Hzおよび18〜28 Hzを中心とする有意な変化が認められるはずです。もしこれらの部位や値が異なる場合は、ノイズまたは何らかのランダムな影響を測定した可能性が高いため、その特定のリズムをコントロール機能として設定すべきではありません。

各条件について、決定係数（R-squared）が上位4位までのチャンネル番号と周波数ビンを選択します。これらの値をもとに、カーソル制御タスク用にシステムを構成できます。各イメージ運動と相関する特徴量が決定したため、これらの特徴量を用いてカーソル移動を制御するようにBCIシステムをセットアップします。

まず、BCI 2000ランチャーで、アンプリファイア・ソースモジュール、AR信号処理モジュール、およびタスクモジュールを選択し、カーソル移動セッションを設定します。最初に、共通平均参照（common average reference）を用いて空間フィルタを設定します。設定するには、BCI 2000オペレーターの「config」を押し、設定リストを表示させてから「filtering」タブを押してください。

「空間フィルタリング（spatial filtering）」に移動し、「空間フィルタタイプ（spatial filter type）」のドロップダウンボックスを、「空間フィルタ（spatial filter）」の「CAR出力（CAR output）」にある「共通平均リファレンス（common average reference）」または「CAR」に変更します。キャリブレーションセッションで選択したチャンネル名または番号をリストします。次に、「フィルタリング（filtering）」タブで選択した特徴量を使用するように、分類マトリクス（classification matrix）を構成します。

分類器パラメータに移動し、[行列の編集]（edit matrix）を押します。列数を4に、行数を選択した全特徴量数に設定します。行列の各行は個別の特徴量に対応しています。

1列目にすべてのチャネル名を入力します。2列目には、各動作を制御するために選択した周波数ビンを入力します。3列目の出力チャネルには、その機能によって制御されるカーソルの動きを入力します。

値の1は水平移動に、2は垂直移動に対応します。水平カーソル制御には、チャンネルC3、CP3、C4、CP4を1に設定してください。垂直カーソル制御タスクには、C3、CP3、C4、CP4、およびCZを2に設定してください。

最後に、4列目に、意図する方向とは逆の方向に相当する特徴量の重みを入力します。例えば、カーソルを右に移動させるには、C3とCP3を-1とし、左に移動させるには、C4とCP4を1とします。同様に、カーソルを下方向に移動させるには、CZとCPZを1とし、上方向に移動させるには、C3とC4を-1とします。

システムの正しい設定が完了しましたので、実験タスクを開始します。試験は、被験者が快適に座れる椅子の用意された、薄暗い部屋で実施してください。試験中、被験者は身体の動きを最小限に抑える必要があります。

アーティファクトを低減するため、試行間に休憩を設けます。最初の試行では、カーソルの動きをターゲットの軸に制限します。つまり、ターゲットが上端または下端にある場合はカーソルを上下にのみ移動させ、ターゲットが画面の左端または右端にある場合は、被験者がカーソルを左右にのみ移動できるようにします。

ターゲットのひとつが1秒間表示されます。カーソルは画面の中央に現れます。被験者はその後5秒以内に、適切な想像上の動作を用いてカーソルをターゲットへと誘導します。

被験者がターゲットに命中させた場合、5秒間命中がなければターゲットの色が変化し、セッションがタイムアウトしてミスとしてカウントされます。試行後には2秒間の試行間インターバルがあり、その間に被験者はリラックスしたり、瞬きや嚥下をしたり、あるいは姿勢を再調整したりすることができます。20回の試行後、VCI 2000は中断状態に入ります。この間に、被験者がカーソルを動かせない場合は、設定の一部を再調整する必要があるかもしれません。

4回のランを終えても被験者が依然としてカーソルを動かせない場合は、BCI 2000オフライン解析ツールを用いて収集データを再解析する必要があるかもしれません。新しい特徴量プロットに基づいて、チャンネルと周波数を改めて選択してください。被験者がタスクに習熟するまでには、数回のラン、あるいは数セッションを要する場合もあります。

これらの画像は、どのチャネルと周波数ビンを選択すべきかを示す、キャリブレーション手順のR-squared値と頭皮トポグラフィを示しています。カーソル制御において、トレーニングを受けた被験者は、1〜2秒以内に提示されたターゲットまで速やかにカーソルを移動させることができるはずです。以上で、EEGを収集するためのブレイン・コンピューター・インターフェースの設定方法と、脳活動を用いて仮想カーソルを制御するためのユーザーへのトレーニング方法について説明しました。

このシステムの操作を習得するには、多くのトレーニングが必要となる場合があることを覚えておいてください。しかし、根気強く取り組めば、ほぼ誰でも習得することが可能です。以上で解説を終わります。ご視聴ありがとうございました。皆様の実験が成功することを願っております。