脳波のような複雑な信号を読み解く新手法 定数パラメータを加えることで脳活動情報の抽出改善

要点 異なる条件下の信号を位相だけでなく振幅も利用して検出できる新手法 脳波など複雑（カオティック）な信号から脳活動情報を抽出する技術 ブレイン・マシン・インタフェースの高度化に寄与する可能性 概要 東京工業大学 科学技術創成研究院 未来産業技術研究所の小池康晴教授、吉村奈津江准教授、ルドビコ・ミナティ（Ludovico Minati）特任准教授（兼ポーランド科学アカデミー研究員）、マティア・フラスカ（Mattia Frasca）研究員（兼カターニャ大学）らの研究チームは、脳波のような複雑な信号を分析し、脳活動の特徴を捉えるのに有用な情報の抽出方法を改善する新たな手法を発見した。 その仕組みはシンプルで、異なる条件下の信号の違いを検出するために、これまでの位相だけの手法に加えて、定数パラメータ[用語1]を加えることにより、振幅の違いも利用できるようになるというもの。今回の研究により見出され