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JST newsでJST CREST脳表現空間インタラクションについて取り上げていただきました。

JST news 8月号でJST CREST脳表現空間インタラクションについて取り上げていただきました。 JSTnews最新号|国立研究開発法人 科学技術振興機構

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日刊工業新聞のトップニュースとして掲載されました(2022.6.29)

我々の研究が日刊工業新聞2022/6/29版のトップニュースとして掲載されました。 日刊工業新聞 電子版 (nikkan.co.jp)

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想いを映像で伝えるBMIが毎日新聞に掲載されました(2022.6.4)

毎日新聞4面にて我々が開発している想いを映像で伝えるBMIを紹介頂きました。 本記事は、2022.6.2オンライン版および2022.6.4朝刊に掲載されています。 オンライン版(有料記事) https://mainich […]

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藤田祐也先生が学位を取得されました

2022/5/26 脳神経外科 藤田祐也先生の公聴会が終わり学位を取得されました! Fujita Y, Yanagisawa T, Fukuma R, Ura N, Oshino S & Kishima H, A […]

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頭蓋内脳波を使い、ヒトが想像した意味の画像を画面に提示するBCIを開発しました。

Fukuma R, Yanagisawa T, Nishimoto S, Sugano H & Tamura K, Voluntary control 1 of semantic neural represent […]

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てんかん治療研究振興財団 研究褒章を授賞しました

てんかん治療研究振興財団 第33回研究報告会にて 貴島教授と共に2021年度 研究褒賞を授賞致しました。 Web授賞式

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Magnetoencephalography detects phase-amplitude coupling in Parkinson’s disease

安静時の脳磁図信号から、脳表全体のPhase-amplitude coupling(PAC)を調べることで、パーキンソン病では、感覚運動野だけでなく、後頭葉でもPACが高くなっていることを明らかにしました。この研究は、パ […]

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頭蓋内脳波からてんかん発作を検知する人工知能を開発し、人工知能が学習した脳波特徴を同定する技術を開発しました

頭蓋内脳波からてんかん発作を検知する人工知能を開発し、人工知能が学習した脳波特徴を同定する技術を開発した。特に、人工知能が学習した脳波特徴を用いて発作検知を行うと、これまで経験的に作られてきた発作時の脳波特徴より高い精度 […]

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BCIを使って幻肢痛を弱めることに成功しました

脳磁図を用いたBrain-Computer Interfaceで運動野の活動をリアルタイムにモニタリングし、neural decodingにより健常肢を動かした際の脳活動が出た場合に、幻肢の映像が動くBCIを作成しました […]

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ECoG信号を流体のように扱い時空パターンを抽出して脳情報解読する方法を開発しました。

ECoG信号を流体のように扱い時空パターンを抽出して脳情報解読する方法を開発しました。 FFTと異なり、電極間の位相関係の中で運動に特徴的な成分を抽出します。 この情報を用いることで、運動内容の推定精度が改善しました。 […]