[4A1] 機械学習-深層学習(5)

[4A1-05] 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

〇中野 智文¹、加藤 昇平^1,2、バガリナオ エピファニオ³、吉田 彰浩⁴、上野 美果⁵、中井 敏晴^4,5 (1. 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻、2. 名古屋工業大学情報科学フロンティア研究院、3. 名古屋大学脳とこころの研究センター、4. 名古屋大学大学院医学系研究科放射線技術科学専攻、5. 国立長寿医療研究センター神経情報画像開発研究室)

キーワード：3次元畳込みニューラルネットワーク、運動イメージ療法、fMRI

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．