analytica2023年5月25日ShareFacebookTwitterEmailPrinthttps://today.ucsd.edu/story/new-study-shows-noninvasive-brain-imaging-can-distinguish-among-hand-gestures米カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者らは、脳磁図(MEG)に深層学習手法を適用し、麻痺や四肢切断患者における「ハンドジェスチャーの高精度な識別」に成功したことを明らかにしている。Cortexに掲載されたチームの研究論文では、じゃんけん時のジェスチャーを解読するためのMEGセンサーベースのBCIニューラルネットワーク(MEG-RPSnet)を開発している。独自の前処理パイプラインと畳み込みニューラルネットワークを併用することで、ジェスチャーを正確に分類しており、12人の被験者において平均85.56%の分類精度を確認した。あわせて、中枢-頭頂-後頭葉領域センサーや後頭側頭領域センサーのみを用いた場合でも、深層学習モデルが全脳センサーモデルと同等の分類性能を達成することも明らかにしている。チームは研究結果を受け、「非侵襲的なMEGベースのBCIアプリケーションは、ハンドジェスチャーデコーディングにおける将来的なBCI開発で有望である」と結論付けている。analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。USAI(人工知能)を活用した医療・医学に特化した専門ニュースサイト。現役の医師や研究者が執筆および監修し、海外での医療分野のAI活用事例についての最新情報を提供しています。