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脳波マイクロステートをリアルタイム検出するニューロフィードバックシステムを開発


 私たちの時々刻々と変化する心理状態を反映する「脳波マイクロステート」を
リアルタイムで検出し,実験参加者へフィードバックするシステムを開発した研究成果が,

Frontiers in Systems Neuroscience誌に掲載されました。

 この開発したニューロフィードバックシステムを用いた長期訓練研究をすでに開始しています。

 

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学会発表情報  無事終了致しました

日本認知心理学会第19回大会 (オンライン開催) にて,本研究室メンバー:柏原志保が「刺激にロックされる脳活動:ERPとEEGマイクロステートの比較」という演題で口頭発表を行います 。

発表日時:2022年3月1 日9:00-11:30

 

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プレスリリース: うつ病を脳回路から見分ける先端人工知能技術を開発

うつ病を脳回路から見分ける先端人工知能技術を開発 ~撮像施設によらず有効な脳回路マーカー・臨床応用に向け前進~

広島大学と共同で、異なる複数施設で取得したfMRIデータをハーモナイゼーション法に基づき統合、個人の脳回路に基づき健常者と大うつ病患者を判別する脳回路マーカーを開発した研究成果が、PLOS Biology誌に掲載されました。またXNef社による本件の臨床応用についても紹介します。

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