脳賦活反応分類のための機能的近赤外分光法に基づく生体信号を用いた複数認知課題の評価

抄録

筋萎縮性側索硬化症に代表される神経難病リハビリテーションにおいて、対象者の意思伝達手段の確保は極めて重要な課題である。本研究は，神経難病患者の意思伝達を支援するBrain-Computer Interface（BCI）に適した認知課題特性の検討を目的に、認知課題遂行時における機能的近赤外分光法（fNIRS）による生体信号を計測し、脳賦活反応を分類するモデル性能を評価した。健常成人10名を対象に，spectratech社製のOEG-SpO2を使用し、前頭前野領域を関心領域とする16チャネル計測を実施した。脳機能計測には安静30秒とタスク30秒で構成されるブロックデザインを使用し，暗算課題、音楽想起課題、心的書字課題、および心的回転課題を遂行時のfNIRS信号を3試行ずつ計測した。取得した生体信号より、時間窓6秒、ステップ幅0.6秒でセグメンテーションし、最大値、最小値、算術平均、標準偏差、および側性指標による特徴量を抽出した。特徴選択は主成分分析およびUniform Manifold Approximation and Projection、学習器はRandom Forestをそれぞれ用い、３分割交差検証により性能を評価した。本稿では、各認知課題の正答率および脳賦活反応から、fNIRS-BCIに適した認知課題特性および神経難病リハビリテーションへの応用可能性を検討する。