ヒト皮質脳波を用いたリアルタイム電動義手制御


概要
Patients with ALS or stroke, sometimes go into a total locked-in state. In this state, they can not move their muscles at all even when they are clearly thinking what they want to do. Brain-machine interface, or BMI, is one of the ways to improve their quality of life. The BMI infers the patient’s will only using their brain signals and translates them to control some external devices, such as prosthetic hand.
In this study, we succeeded to develop an integrated system to control a prosthetic hand using human electrocorticograms in real-time. Notably, this new system was applied to a post-stroke patient with surprisingly good results. We found that the patient’s hand movements were correctly detected and inferred only by using the electrocroticographic signals recorded on the patient’s sensorimotor cortex. Actually, the prosthetic hand was able to mimic the patient’s movements in real-time. This is the first report describing the use of the electrocorticographic signals to control the prosthetic hand. Because the signals are known to be stable and durable signals for the clinically feasible BMI systems, this success paves the way for the motor restoration of paralyzed patients with using the BMI in daily clinical practice.

高位脊髄損傷や重症の筋委縮性側索硬化症(ALS)患者では身体および顔面の運動はもとより意思表示も全くできず(total locked-in)、悲惨な状況に置かれている。Brain machine interface (BMI)技術を用いることで、四肢麻痺患者が念じるだけで外部装置(コンピュータ、ベッドや照明などの環境制御機器、コミュニケーションの補助装置、ロボットハンド(電動義手)等)を操作できるような、意思伝達や運動機能の再建が期待される。大阪大学脳神経外科の柳澤琢史(脳神経外科/ATR非常勤研究員)、平田雅之(脳神経外科/GCOE特任准教授)等は国際電気通信基礎技術研究所(ATR)脳情報研究所・神経情報学研究室の神谷之康室長らのグループと共同で、ヒトの脳表から計測した脳波(皮質脳波)を用いたBMIの開発を行っている。本研究成果はヒトの感覚運動野より得た皮質脳波を用いて、リアルタイムに電動義手を制御した世界で初めての成果である。(図1、ビデオ参照)。

BMIに用いる脳信号は様々であるが、運動に関する脳からの最終出力部である一次運動野の皮質脳波(Electrocorticogram: ECoG)は、信号の安定性や得られる情報量などの点で実用的なBMIに有利であると考えられている。実際、てんかん手術などで頭蓋内に電極を留置した患者から感覚運動野の皮質脳波を計測し、これを用いてPCのカーソルを制御する技術などが発表されている。しかし、実際の臨床でBMIを必要とする高齢者の中には、PC操作に不慣れな患者も多く、思った通りに制御できる上肢を再建することは患者のADL改善に重要である。そこで我々は皮質脳波を用いて思った通りに制御できる電動義手の開発を行った。

本研究では、感覚運動野に電極を留置した患者(難治性疼痛*1に対する運動野刺激療法*2)に協力して頂き、患者がグーチョキパーの3種類の運動を行う際の皮質脳波を計測した。これを、support vector machine(SVM) という方法でコンピュータが学習し、患者がどの運動を行ったか、患者がいつ運動を行うかを運動1回毎の皮質脳波だけから推定した。この推定結果に基づいてリアルタイムに電動義手を制御した。この制御システムは200msの精度でヒトの上肢運動を推定し即座に電動義手の運動を実現する事に成功した。

図1:皮質脳波によるリアルタイム電動義手制御
軽度麻痺患者の皮質脳波をリアルタイムに解析しpower spectrumの変化から運動の開始時点と運動内容を推定し、即座に電動義手の運動として実現した。

*1:難治性疼痛: 脳卒中後や四肢の切断後に生じる激痛で、薬物療法など一般的な疼痛治療では痛みが軽快しないもの。
*2:運動野刺激療法: 大脳皮質一次運動野を電気刺激することで、難治性疼痛を軽減する治療法。脳表に電極を留置して直接、脳表を電気刺激する。

論文著者名とタイトル
Takufumi Yanagisawa, Masayuki Hirata, Youichi Saitoh, Tetsu Goto, Haruhiko Kishima, Ryohei Fukuma, Hiroshi Yokoi, Yukiyasu Kamitani, Toshiki Yoshimine

“Real-time control of a prosthetic hand using human electrocorticograms”

研究実施機関
大阪大学大学院医学系研究科脳神経外科
柳澤琢史、平田雅之、齋藤洋一、後藤哲、貴島晴彦、吉峰俊樹
(株)国際電気通信基礎技術研究所(ATR)脳情報研究所
福間良平、神谷之康
東京大学工学部精密工学科
横井浩史

問い合わせ先
大阪大学大学院医学系研究科脳神経外科 柳澤琢史
〒565-0871 大阪府吹田市山田丘2-2
電話:06-6879-3652, FAX: 06-6879-3659
http://www.nsurg.med.osaka-u.ac.jp/