Machine Learning The Brain
- 1. Machine Learning the Brain 脳の機械学習 Shu Sakamoto Aoyama Laboratory, Keio University
- 5. 脳科学×础滨
- 6. それが神経デコーディング
- 9. 目次 ? 自己紹介 ? 脳波とは ? 神経デコーディングとは ? Brain Machine / Computer Interface ? まとめ
- 11. こんばちは 自己紹介
- 12. 自己紹介 1/3 所属 ? 慶應義塾大学 環境情報学部 ? 青山敦研究室 SA ? 学部?大学院修士四年一貫プログラム ? NTTコミュ科学基礎研 一般実習生 ? 脳科学若手の会 部会報告担当
- 13. 自己紹介 2/3 研究分野 ? 脳科学 ? 対象: ヒトの脳 ? 手法: 脳波計測、解析 ? テーマ ? 神経デコーディング (今日のテーマ) ? 和音の知覚メカニズム (お手伝い) ? 音楽の感動メカニズム (やりたい)
- 14. 自己紹介 3/3 その他 ? Twitter ? @mosh_shu (真面目) ? Facebookも是非お願いします
- 16. なんか強そう 脳波とは
- 17. 脳波とは ? そもそも脳とは ? 脳信号の計測 ? 脳波の計測 ? 脳波の解析
- 18. 脳波とは ? そもそも脳とは ? ? ? ? これ→ ? 主にニューロンで構成される ?情報伝達は2通り ? 電気信号 (活動電位) ? 化学信号 (神経伝達物質)
- 19. 脳波とは ? ? 脳信号の計測 ? ? ? 電気信号、化学信号、血流量の変化などを 間接的に捉える ? 血流量: fMRI (BOLD信号) ? fNIRS など ? 化学信号: PET ? Caイメージング など ? 電気信号: EEG ? ECoG ? LFP ? パッチクランプ など
- 20. 脳波とは ? ? ? 脳波の計測 ? ? 頭皮上で捉える、ニューロン由来の電気信号 ? (を間接的に捉えたもの) ? 32 ? 64 ? 128 チャネルなど ? 時間分解能 ◎ ? 空間分解能 △
- 21. 脳波とは ? ? ? ? 脳波の解析 ? ERP (Event Related Potential) ?加算平均で電位情報を抽出 ざっくりと説明しています。詳しく知 りたい方は↓から /ShuSa kamoto/b1-125354010
- 24. まとめ ? そもそも脳とは ? 脳信号の計測 ? 脳波の計測 ? 脳波の解析
- 25. まとめ ? そもそも脳とは… ニューロンとかの集合。電気?化学信号。 ? 脳信号の計測… ↑の信号を間接的に捉える。 ? 脳波の計測... 頭皮で捉える電気信号。 ? 脳波の解析… 電位?周波数?位相情報。
- 28. 神経デコーティングとは ? そもそも神経デコーディングとは ? 脳信号の解析 (脳波の場合) ? 特徴量の抽出 (脳波の場合) ? 識別
- 29. 神経デコーティングとは ? そもそも神経デコーディングとは ? ? ? ? 脳内の情報を取り出す ? 神経の情報をデコードする ? 脳信号を解析し、識別する ? 例) 運動想起、視覚、リズム想起
- 30. 神経デコーティングとは ? ? 脳信号の解析 (脳波の場合) ? ? ? ERP ?加算平均で電位情報を抽出 ? 時間-周波数解析 ?複素ウェーブレット変換で周波数情報を抽出 ? コネクティビティ解析 ?複素ウェーブレット変換で位相情報を抽出
- 31. 神経デコーティングとは ? ? ? 特徴量の抽出 (脳波の場合) ? ? 識別に使う特徴量を抽出する ? ERP ? OO?XX 秒の電位の平均値 (複数チャネル) ? 時間-周波数解析 ? OO?XX 秒の ????? Hz 帯域パワーの平均値 (複数チャネル) ? コネクティビティ解析 ? コネクティビティ指標の強度 ? 結合チャネル
- 32. 神経デコーティングとは ? ? ? ? 識別 ? 大抵は Support Vector Machine (SVM) 、 たまにフィッシャーの線形判別 (LDA) ? 分野の慣習 ? 生体データは数を揃えるのが難しい ? 生体情報に基づいた情報を識別してるだけ ? →線形に識別できるはず ? 合格ラインは 70% あたり ? 分野の慣習、暗黙の了解
- 33. まとめ ? そもそも神経デコーディングとは ? 脳信号の解析 (脳波の場合) ? 特徴量の抽出 (脳波の場合) ? 識別
- 34. まとめ ? そもそも神経デコーディングとは… 神経のデコーディング ? 脳信号の解析 (脳波の場合) … 電位?周波数?位相情報 ? 特徴量の抽出 (脳波の場合) … 各チャネルの平均?強度 ? 識別… 大抵はSVM
- 35. 目次 ? ? ? ? Brain Machine / Computer Interface ?
- 37. Brain Machine/Computer Interface ? Brain Machine/Computer Interface ? Brain と Machine/Computer をつなぐ ? 脳情報を解析し、machineやcomputerを操作する
- 38. できること?特徴量 1/4 ? オドボール?パラダイム (Oddball) ? P300のオドボール的な性質を活かす ? P300… ERPのピークの一種 ? 例) 念じるだけで打てるキーボード ? P300 speller: https://www.youtube.com/watch?v=y3lGJVnSSsg
- 39. できること?特徴量 2/4 ? 運動想起 ? 運動想起をするとμ律動が出る性質を活かす ? μ律動: 11Hzくらいの律動成分 (時間周波数解析) ? 例) 念じるだけで動く腕 ?https://www.youtube.com/watch?v=q-fE9QBy0FI ?https://www.youtube.com/watch?v=QRt8QCx3BCo
- 40. できること?特徴量 3/4 ? 視覚注視系 ? f Hz で点滅する光を見ると f Hz の周波数成分が脳波に出る ? f1 Hz, f2 Hz, f3 Hz… と準備する ? f Hz 成分のパワーを見る: 時間周波数解析 ? 例) 注視点がわかる ? 例1: https://www.youtube.com/watch?v=7t84lGE5TXA
- 41. できること?特徴量 4/4 ? リズム想起 ? Okawa et al. 2017 (農工大田中としひさ研) ? BPM144の1拍子 (2.4Hz) 、2拍子 (1.2Hz) 、3拍子 (0.8Hz) を想起 ? 時間周波数解析でパワーを見る
- 42. というわけで…
- 43. 大まとめ ? 自己紹介… Twitterフォローしてください ? 脳波とは… 頭皮で捉える、ニューロン由来の電気信号 ? 神経デコーディングとは… 神経情報を解析し、デコードする ? その他キーワード: 脳信号、コネクティビティ、SVM、@mosh_shu、SFC青山研
Editor's Notes
- #2: 労力をかけるよりも思考停止した方が楽