[論文レビュー] Operation of a Brain-Computer Interface Walking Simulator by Users with Spinal Cord Injury

Christine King, Po T. Wang+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 10, 2012

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 21被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、脊髄損傷（SCI）を有する被験者が、歩行の運動想起（KMI）を用いて仮想現実環境（VRE）内での脳-コンピュータインターフェース（BCI）歩行シミュレータを直感的かつ強固に制御できることを示した。わずか10分間の訓練後、5名のSCI被験者全員が自発的で自己-pacedなアバター歩行制御を達成し、時間経過とともに性能が向上し、ランダムな確率を著しく上回った。これは、将来的なBCI制御下肢プロステーゼの実現可能性が極めて高いことを示している。

ABSTRACT

Background: Spinal cord injury (SCI) can leave the affected individuals unable to ambulate. Since there are no restorative treatments for SCI, novel approaches such as brain-controlled prostheses have been sought. Our recent studies show that a brain-computer interface (BCI) can be used to control ambulation within a virtual reality environment (VRE), suggesting that a BCI-controlled lower extremity prosthesis for ambulation may be feasible. However, the operability of our BCI has not been tested in a SCI population. Methods: Five subjects with paraplegia or tetraplegia due to SCI underwent a 10-min training session in which they alternated between kinesthetic motor imagery (KMI) of idling and walking while their electroencephalogram (EEG) were recorded. Subjects then performed a goal-oriented online task, where they utilized KMI to control the linear ambulation of an avatar and make 10 sequential stops at designated points within the VRE. Multiple online trials were performed over 5 experimental days. Results: Classification accuracy of idling and walking was estimated offline and ranged from 60.5% (p=0.0176) to 92.3% (p=1.36*10^-20) across subjects and days. In the online task, all subjects achieved purposeful control with an average performance of 7.4 +/- 2.3 successful stops in 273 +/- 51 sec (p<0.01). All subjects maintained purposeful control throughout the study, and their online performances improved over time. Conclusions: The results demonstrate that SCI subjects can purposefully operate a self-paced BCI walking simulator to complete a goal-oriented ambulation task. The operation of this BCI system requires short training, is intuitive, and robust against subject-to-subject and day-to-day neurophysiological variations. These findings indicate that BCI-controlled lower extremity prostheses for gait rehabilitation or restoration after SCI may be feasible in the future.

研究の動機と目的

• 脊髄損傷（SCI）を有する被験者が仮想現実環境（VRE）内でのBCI制御歩行シミュレータを意図的に操作できるかどうかを評価すること。
• EEGを用いた運動想起（KMI）のデコーディングが、SCI被験者において自己-pacedで目的指向の歩行制御を可能にするかの実現可能性を評価すること。
• Cortical再編成や学習に起因する神経生理的ばらつきがあっても、BCIシステムが被験者間および時間経過にわたって強固な性能を維持できるかを検証すること。
• 短時間の訓練で、SCIユーザーに対して信頼性があり意図的なBCI制御が得られるかどうかを調査し、臨床的導入の障壁を低減すること。

提案手法

• 完全なSCIにより両下肢麻痺または四肢麻痺を有する被験者が、EEGを記録しながら、アイドリングと歩行のKMIを交互に実行する10分間の訓練セッションを実施した。
• データ駆動型機械学習手法を用いてEEG信号を分類し、μ帯および低周波数β帯の前頭中間皮質活動に注目して、アイドリングと歩行KMIを区別した。
• オンラインの目的指向タスクでは、被験者がKMIのみを用いてVRE内に指定された10か所のポイントを順次停止するようにアバターを制御した。
• 分類精度は、交差検証およびパターン認識技術（クラス別主成分分析（CPCA）およびフィッシャーの線形判別分析（LDA））を用いてオフラインで推定した。
• 合成スコアを用いて性能を評価し、ランダム歩行のモンテカルロシミュレーションと比較して、意図的な制御が確認された。
• システムは初日における2分間のセッションを用いてリアルタイムにキャリブレーションされ、最小限の訓練後すぐにオンライン運用が可能になった。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 脊髄損傷（SCI）を有する被験者が、仮想現実環境内での運動想起（KMI）を用いてBCI歩行シミュレータを意図的かつ自己-pacedに制御できるか。
• RQ2 SCIユーザーはどの程度の速さで信頼性のあるBCI制御を達成できるか。また、時間経過に伴い繰り返しのセッションで性能が向上するか。
• RQ3 SCI後の皮質再編成や学習に起因する被験者間および日次神経生理的ばらつきに対し、BCIシステムはどの程度耐性を示せるか。
• RQ4 BCIシステムは複数日にわたる実験において一貫した性能を維持できるか。これは長期的な使用可能性を示唆する。
• RQ5 目的指向のオンラインタスクにおいて、SCIユーザーの性能はランダム確率を上回るか。また、手動制御で得られる水準に近づけるか。

主な発見

• 被験者および日ごとのオフライン分類精度は、60.5%（p = 0.0176）から92.3%（p = 1.36 × 10⁻²⁰）の範囲にあり、強力な識別能を示した。
• 5名のすべてのSCI被験者が初日から意図的制御を達成し、ランダム歩行を著しく上回る（p < 0.01）性能を示し、5日間の研究期間を通じてその制御を維持した。
• オンラインでの平均成績は1セッションあたり7.4 ± 2.3回の成功停止、合計時間は273 ± 51秒であり、合成スコアは時間経過とともに向上し、研究終了時には2名の被験者で100%に近づいた。
• 被験者間および日次神経生理的ばらつきに対しても、BCIシステムは強固な性能を示し、96%のオンラインセッションで意図的制御を維持した。
• データ駆動型デコーディング手法により、わずか10分間の訓練と2分間のキャリブレーションで直感的かつ自己-pacedな制御が可能になった。これは訓練負荷が最小限であることを示唆した。
• 被験者が時間経過とともに性能を維持・向上させられたことから、BCIシステムは単に操作可能であるだけでなく、SCI後の個人の学習および神経可塑性プロセスに適応可能であることが示された。