科学技術と共に歩む

ブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）とは，人間（ユーザ）の意図，または意図のために生成した脳の活動を脳計測によって時々刻々と読み取り，本人の意図を外部へ伝達する技術です。

BCIのように，考えるだけでロボットなどを操作する描写を，SF作品などで見たことがあるのではないでしょうか。かなり古典的な作品でもこの描写は見られ，BCI的なアイディアは古くから存在していることがわかります。現在の技術では，ロボットを自由自在に動かせるまでには至っていませんが，計測方法によっては，精度の高い操作が可能になっています。例えば，ヒトやサルを対象とした研究では，運動する手の軌道を脳活動から再現したり，想像した軌道を再現できることが報告されています。ここまで来ると，実用化への期待も膨らみます。しかし，このような操作を達成するには侵襲的な計測が必要です。侵襲的な計測とは，脳内部に電極やセンサを設置して脳活動を計測する方法です。設置に開頭手術が必要であり，その危険性は未知数です。

一方で，侵襲でない脳活動の計測方法（非侵襲型計測）も存在します。体外から脳活動を計測するこの方法は，危険性はほとんどありません。手術も不要です。機材さえあれば誰でも計測することができます。しかし，その計測信号は，侵襲計測と比べて，激しく劣化しています。非侵襲型計測のBCIの精度はまだまだ低く，実用化にはほど遠いのが現状です。

頭皮上に設置した電極によって計測される脳波は，非侵襲型計測の一つです。他の非侵襲型計測と比べて，価格面や設置面でのコストが低いのが特徴です。そのため，脳波を使ったBCIは世界中で盛んに研究されています。しかし，他の非侵襲型計測と同様に，信号は激しく劣化しており，まともに計測できる脳活動は限られています。このような計測可能な脳活動を誘発するタスクや刺激をうまく利用して，脳波によるインタフェースを設計します。BCIの研究では，タスク・刺激と出力の関係（パラダイム）を工夫したり，信号の劣化を信号処理やパターン認識によって克服することで，インタフェースとしての性能の向上を図ります。

本書は，第一線で脳波BCI研究に携わっている筆者らが，BCIのパラダイムや信号処理について解説したものです。対象とする読者は，電気電子工学や情報工学を初めとする理工学を学ぶ学部生や大学院生，また脳神経科学の工学応用に興味のある研究者・技術者や脳科学の産業応用に興味のある方々を想定しています。基本的に高等学校から大学初年度の数学に関する知識があれば読み進めていけるようになっています。全体の構成は図のようになっています。

まず，第1章で脳波を使ったBCIの概要を述べます。第2章では，BCIのデータ処理に必要な信号処理の基礎的な事項について述べます。第3章では脳波計測について述べます。第4章は，第2章で紹介した信号処理を，具体的にどのように脳波に適用するかを述べています。第5章は，開発したBCIの性能の評価方法について述べます。第6章，第7章，第8章は，事例紹介として三つの代表的なパラダイムに関連する脳波応答（事象関連応答，視覚応答，運動関連応答）を取り上げ，構成方法とそれに特化した信号処理を紹介します。特に，第8章では，微分幾何学（リーマン多様体）を信号処理に応用した手法をかなり詳しく説明しているのが特徴となっています。

第1章，第3章，第4章，第5章は，すべてのBCI開発における共通事項であるため，第6章から第8章を読む前に一読することをお勧めします。第2章には，これ以降の章で必要となる信号処理の詳細をまとめてありますので，必要なときに参照してください。第6章，第7章，第8章は，それぞれ独立した形で記述されていますので，自分の開発対象や興味に合わせて読むことが可能です。しかしながら，これらの章で扱う内容は，本書で事例として取り上げなかった脳波応答の処理・識別や，将来的にBCIにおける有効性が新たに認識されるだろう脳波の応答を処理・識別する際にも，ベースラインとして必ず役に立つと信じています。

最後に，原稿に対して有益なコメントをくださった小野弓絵先生（明治大学）と横田達也先生（名古屋工業大学）に感謝します。第8章に有益なコメントをいただいた，筆者（田中）の元学生である山本紗有さんにも感謝します。また，原稿の完成を快く待っていただき，丁寧に編集作業を行ってくれたコロナ社の皆さんに感謝します。

2022年8月
東広志，中西正樹，田中聡久