ご挨拶
当教室、福間良平助教が2022.08.14放送のMBS 毎日放送「あしたワクワク未来予報」に出演いたしました。
これまでの研究 | あしたワクワク 未来予報 | MBS 毎日放送
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。
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)
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://mainichi.jp/articles/20220530/k00/00m/040/113000chttps://brains.link/news/1147
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, Abnormal phase–amplitude coupling characterizes the interictal state in epilepsy, Journal of Neural Engineering, 19:2, Doi:10.1088/17 41-2552/ac64c4, 2022/4/29.
Abnormal phase–amplitude coupling characterizes the interictal state in epilepsy – IOPscience
プレスリリース:http://www.qlifepro.com/news/20220608/epilepsy-4.html
Fukuma R, Yanagisawa T, Nishimoto S, Sugano H & Tamura K, Voluntary control 1 of semantic neural representations by imagery with conflicting visual stimulation, Communications biology, (2022) 5:214 | https://doi.org/10.1038/s42003-022-03137-x | www.nature.com/commsbio.
<掲載サイト>
EurekAlert!
https://www.eurekalert.org/news-releases/946583
AlphaGalileo
https://www.alphagalileo.org/Item-Display/ItemId/218862
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。また、ヒトが画面を見ながら想像で画像を制御する際に、想像した意味に対応する脳活動が見られることを確認しました。この技術は、重度麻痺患者の意思伝達に医療応用が期待されます。また、想像によって情報検索する新しい情報技術としての応用も期待されます。
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
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、パーキンソン病のバイオマーカとしてMEGで検知したPACが有用であることを示唆しています。
https://www.nature.com/articles/s41598-022-05901-9
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で発作を検知できることが示された。
Yamamoto S, Yanagisawa T, Fukuma R, Oshino S, Tani N, Khoo HM, Edakawa K, Kobayashi M, Tanaka M, Fujita Y, Kishima H. Data-driven electrophysiological feature based on deep learning to detect epileptic seizures, Journal of Neural Engineering, 2021 Sep 3. doi: 10.1088/1741-2552/ac23bf. Online ahead of print
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。これを自分の幻肢を動かすつもりで操作する訓練を3日間行ったところ、痛みが5日間にわたり30%以上低下することがRCTにて確認されました。今後、幻肢痛治療に応用していきます。







