fMRIを用いたリアルタイムニューロフィードバックシステムと3次元畳込みニューラルネットワークによる脳機能分類の提案

抄録

近年，ニューロリハビリテーションのひとつとして，運動イメージ療法が注目されている．これは「運動の動作感覚を想起するだけでその運動指令を行う脳部位が活動すること」と，「障害された脳細胞の機能を周辺の脳細胞が代償するようになること（脳の可塑性）」を利用し，特定の運動想起を繰り返すことで運動機能の回復を図るものである．運動イメージ療法は運動想起を正しく行えているか否かを患者にフィードバックすることで効率化できるが，そのためには運動想起が人間の脳内のどの部位で行われているかをより細かく特定する必要がある．これをディープラーニングによって解決することを目指し，本稿では，fMRIを用いたリアルタイムニューロフィードバックシステムと，脳機能解析のための3次元畳込みニューラルネットワークモデルを提案する．また，実施した学習データセット収集実験について述べる．