[論文レビュー] Music of Brain and Music on Brain: A Novel EEG Sonification approach

Sayan Nag, Shankha Sanyal+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2017

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 15被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、多フラクタルなデトレンド付き相互相関解析（MFDXA）を用いて、脳活動（EEG）と外部の音楽刺激との直接相関を調査する新しいEEG音響化手法を提案する。音楽刺激は複数の脳領域を特徴的に活性化し、音響化されたEEGとタンパラ・ドローンの間で顕著な相互相関が示され、非音楽的刺激では観察されない特徴的な神経生理的反応が明らかになった。

ABSTRACT

Can we hear the sound of our brain? Is there any technique which can enable us to hear the neuro-electrical impulses originating from the different lobes of brain? The answer to all these questions is YES. In this paper we present a novel method with which we can sonify the Electroencephalogram (EEG) data recorded in rest state as well as under the influence of a simplest acoustical stimuli - a tanpura drone. The tanpura drone has a very simple yet very complex acoustic features, which is generally used for creation of an ambiance during a musical performance. Hence, for this pilot project we chose to study the correlation between a simple acoustic stimuli (tanpura drone) and sonified EEG data. Till date, there have been no study which deals with the direct correlation between a bio-signal and its acoustic counterpart and how that correlation varies under the influence of different types of stimuli. This is the first of its kind study which bridges this gap and looks for a direct correlation between music signal and EEG data using a robust mathematical microscope called Multifractal Detrended Cross Correlation Analysis (MFDXA). For this, we took EEG data of 10 participants in 2 min 'rest state' (i.e. with white noise) and in 2 min 'tanpura drone' (musical stimulus) listening condition. Next, the EEG signals from different electrodes were sonified and MFDXA technique was used to assess the degree of correlation (or the cross correlation coefficient) between tanpura signal and EEG signals. The variation of γx for different lobes during the course of the experiment also provides major interesting new information. Only music stimuli has the ability to engage several areas of the brain significantly unlike other stimuli (which engages specific domains only).

研究の動機と目的

• 神経電気的脳活動（EEG）と音響刺激、特にタンパラ・ドローンとの直接相関を調査すること。
• 脳信号を聴覚的に分析可能な音声に変換する新しいEEG音響化技術を開発・適用すること。
• 多フラクタル相互相関解析を用いて、音楽刺激と非音楽的刺激に対する異なる脳領域の反応を評価すること。
• 音楽が他の刺激とは異なり、複数の脳側頭を特徴的に活性化するかどうかを特定すること。
• MFDXAなどの数学的ツールを用いて、脳-音楽相互作用を研究するための新しい手法的枠組みを提供すること。

提案手法

• 10名の被験者から、2分間の安静状態（白色ノイズ付加）と2分間のタンパラ・ドローン聴取という2条件でのEEGデータを収集した。
• 異なる電極からのEEG信号は、電圧の振幅を音の周波数と強度に変換する音響化プロセスを通じて聴覚的音声に変換された。
• 音響化されたEEG信号とタンパラ音声信号の間の相互相関を定量化するために、多フラクタルなデトレンド付き相互相関分析（MFDXA）を適用した。
• 分析は異なる脳側頭に焦点を当て、スケールおよび領域ごとの相互依存性を評価するための相互相関係数γxを計算した。
• 安静時と音楽聴取時のEEGと音楽刺激の多フラクタル相互相関行動を比較し、脳活動の動的変化を検出した。
• 脳側頭ごとのγx値の統計的分析により、異なる刺激下での神経電気的応答パターンの違いが明らかになった。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 EEG信号は、脳活動の明確なパターンを明らかにするために、効果的に音響化可能か？
• RQ2 タンパラ・ドローンという音楽的刺激とEEGとの間の相互相関は、異なる脳領域でどのように変化するか？
• RQ3 音楽的刺激は、非音楽的刺激とは異なり、より広範かつ分散的な脳活性化を誘発するか？
• RQ4 多フラクタルダイナミクスは、脳信号と外部音楽との間の微細な相関を検出する上で果たす役割は何か？
• RQ5 安静時と音楽聴取時における脳側頭ごとのγx値の変化は、神経生理的関与を示唆するか？

主な発見

• MFDXA分析により、音響化されたEEG信号とタンパラ・ドローンとの間で顕著で持続的な相互相関が確認され、強い神経音響結合が示された。
• 音楽的刺激は複数の脳側頭を特徴的に活性化したが、非音楽的刺激は特定の局所的領域に限定して関与した。
• 音楽聴取時における異なる脳側頭でのγx値の有意な変動は、聴覚刺激に対する領域特異的応答を示唆した。
• 音響化プロセスにより、原始的なEEGデータが聴覚的に解釈可能な音声に成功して変換され、神経動態のリアルタイム聴覚的解釈が可能になった。
• 本研究では、MFDXAを用いて自然な音楽刺激と多フラクタルEEGダイナミクスとの間で直接的かつ定量的な相関関係を初めて明らかにした。
• 結果から、音楽が脳内の多様な神経ネットワークを同期・活性化させる独自の能力を有することが示唆された。