抄録
作業療法における筋萎縮性側索硬化症（ALS）の意思伝達手段の確立は重要な課題である．本研究はBrain-ComputerInterface（BCI）への応用可能性の調査を目的に，生体信号による脳賦活反応の判別性能を評価した．ALS患者を対象に，２種の認知課題を遂行時に近赤外分光法による脳機能計測を実施した．教師あり機械学習を用いて生体信号から各認知課題の脳賦活反応を判別するモデルを構築し，判別性能を評価した．結果，判別正答率は77.2％であり，生体信号から36回中29回脳賦活反応を正しく判別可能であった．以上から，ALS患者の意思伝達を支援するBCIへ応用できる可能性が示唆された．
