ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）デバイスへのガイド
H.B. Duran
更新日
2024/09/23
ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）デバイスへのガイド
H.B. Duran
更新日
2024/09/23
ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）デバイスへのガイド
H.B. Duran
更新日
2024/09/23
イーロン・マスク氏のNeuralink（ニューラリンク）のような注目度の高いプロジェクトのおかげで、脳コンピューターインターフェース（BCI）は近年、世界的な注目を集めています。しかし、BCI技術はすでに40年以上前から存在しており、自分だけの「意のままに動く」プロジェクトを作るのに手術は必要ないと知ったら、驚かれるかもしれません。
Emotivは2011年にデビューし、革命的なBCIゲームデバイスとして初のワイヤレスEEGヘッドセットを発表しました。それ以来、この技術は機械学習アルゴリズムや改良された脳波センサーとともに大きく進歩してきました。今日でも、BCI愛好家たちは脳コンピューターインターフェースのプロジェクト開発のためにEmotivを利用しています。
初心者であれ経験豊富な専門家であれ、BCIの世界は革新と発見のためのエキサイティングな機会を提供してくれます。この魅力的な世界を理解し、触れるための助けとなる脳コンピューターインターフェース・デバイスのガイドをここに紹介します。
脳コンピューターインターフェース技術の理解
脳コンピューターインターフェース（BCI）技術は、脳と外部デバイスとの間の直接的なコミュニケーションを可能にします。専門的には、脳の信号を読み取るデバイスはすべてBCIです。最近では、主にデバイスを「脳で操作」することを可能にするBCIsを指す言葉として使われることが増えています。脳の機能を理解するのに役立つ同じ技術が、脳の信号をコンピューターのカーソル操作、義肢の移動、インタラクティブなゲーム体験の構築など、様々なタスクのためのコマンドに翻訳することができます。BCI技術は、手足が不自由な人々に新たな希望をもたらしているだけでなく、世界中の健常なイノベーターや趣味人たちにもインスピレーションを与えています。
「BCI」は時代のバズワードになっているため、混乱を避け、消費者や機関が自分に適したBCIデバイスを選択できるように、脳コンピューターインターフェース・デバイスの種類を区別することが重要です。
BCIデバイス：手術 vs ヘッドセット
現在、脳コンピューターインターフェース・デバイスには大きく分けて2つのタイプがあります。脳内に移植するものと、頭皮から脳信号を読み取るものです（図1）。その違いは以下の通りです。
図1. BCI信号取得技術の分類。(a) は手術の次元における分類図であり、非侵襲、最小侵襲、侵襲の3つのレベルを含みます。(b) は検出の次元における分類図であり、非移植、介入、移植の3つのレベルを含みます。 [1]
頭蓋内（侵襲型）
頭蓋内脳波検査（iEEG）は、電極を人の頭の中に直接移植します。これにより、医師は研究、検出、治療のための明確な電子信号を得ることができます。脳インプラントは、データの読み取り、脳への刺激、またはその両方を行うことができます。用途には、てんかん発作の評価 [2]、精神疾患の治療 [3]、麻痺のバイパス、思考のテキスト化や音声化（図2）、さらには視力の回復 [4][5] などが含まれますが、これらに限定されません。
米国食品医薬品局（FDA）は、移植型BCIデバイスを「麻痺や切断のある患者の失われた運動および/または感覚機能を回復するために、中枢または末梢神経系とインターフェースする神経義肢」と定義しています [6]。
図2. ALS（筋萎縮性側索硬化症）を患うケイシー・ハレル氏は、BrainGateの臨床試験を通じてBCIインプラントの助けを借りて再び話すことができるようになりました。（提供：UC Regents）
頭蓋内（最小侵襲型）
研究者たちは、脳から直接情報を読み取るための、より低侵襲な方法を実験してきました。一つの方法は血管内アプローチ（図3）で、血管を通してステントを介して脳に電極を送り込む方法です [7][8]。
もう一つの方法は皮質脳波（ECoG）と呼ばれ、硬膜の下（硬膜下ECoG）または硬膜の外（硬膜外ECoG）のいずれかに、頭蓋骨の下に電極を外科的に配置する必要があります。この手続きは侵襲を伴いますが、従来のBCIインプラントよりも侵襲性は低いです [9]。
図3. A、完全に移植された脳コンピューターインターフェース（BCI）の概略図。電極を備えたデバイスが上矢状静脈洞血管（挿入図）に移植され、皮下ポケットにある移植型受信送信ユニット（IRTU）に接続されます。IRTUは外部受信テレメトリユニット（ERTU）と通信し、ERTUはノートパソコンやタブレットを制御するための信号制御ユニットに信号を中継します。B、コンピュータ制御用の視線トラッカーを搭載したBCI。視線トラッキングでカーソルを移動させ、BCIでクリックを行います。C、視線トラッキングを搭載していないコンピュータ制御用BCI。アイテムスキャナが順番にアイテムを強調表示し、目的のアイテムが強調表示されたときにBCIを使用してクリックします [7]。
非侵襲型BCI（EEGヘッドセット）
図4. 障害を持つ子供たちが脳コンピューターインターフェースを使って環境と対話するのを支援するプログラム「BCI4Kids」に参加するジョン君。ジョン君の脳波で動くアート作品はこちらからご覧いただけます。
非侵襲型BCIデバイスは、電極を使って頭皮越しに電気信号を読み取ります。このプロセスは従来、実験室環境に限定されていましたが、ワイヤレスで研究グレードのEEGデバイスが登場したことで、どこでも正確な脳波の読み取りが可能になりました（図4）。
現在、市場には数多くの非侵襲型BCIヘッドセットが出回っており、その多くは睡眠や集中のモニタリングなど、単一の目的を念頭に置いて設計されています。価格は数百ドルから数十万ドルまで様々です。Emotivは、2つのセンサーから32のセンサーまで、最も多用途で手頃な価格のワイヤレスBCIデバイスを提供しており、世界中の神経科学者、学生、教育者、イノベーター、ゲーマー、趣味人、アーティストに利用されています。
システマティック・レビューに関する2022年の監査 [10] によると、Emotivは科学研究において最も使用されているコンシューマー向けEEGデバイス（67.69%）です。研究者たちは、科学的に検証されたその性能、従来のEEG研究用機械と比較した手頃な価格設定、そして多用途性からEmotivを信頼しています。大学の実験室で人間の脳に関する画期的な研究を行うために使用されている同じEmotivヘッドセットを、音楽学部と共有してBCIの演奏に使用したり、心理学部に渡して実践的な学習に使用したり、学生のBCIクラブと共有して脳波でドローンを競争させたりすることができます。
Emotiv BCI デバイス
Emotivでは、初心者から経験豊富なユーザーまで対応するワイヤレスBCIデバイスを取り揃えています。
上図：Emotiv FlexをBCIデバイスとして使用して制御される車椅子 [11]。
上図：Epoc XとArduinoボードを使用してロボットアームを制御する学生。（ソース：Matt Su）
上図：フロリダ大学の学生がEmotiv Insight BCIデバイスを装着してドローンを操作している様子。（ソース）
図5. Twitchのゲーム配信者Perrikaryal氏が、2チャンネルのEmotiv MN8ウェアラブルデバイスを使用して、BCIで『Halo』のゲームプレイを成功させている様子。
BCIプロジェクトを始めるにあたって
すでにコーディングの経験はありますか？ | BCIは初めてですか？ |
ここからスタート：
| スタートアップガイドはこちら： |
BCIはどのように使用しますか？
BCIプロジェクトを始めるには、5つの基本要素が必要です。
明確な目標
EmotivのEEGヘッドセットなどの信号取得デバイス
EmotivBCIなどの信号処理ソフトウェア
割り当てられたBCIコマンド（多少のコーディング経験が必要です）
SDKやArduinoボードなどを介した、制御したいデバイスへのアクセス
BCIコマンドを受信するデバイス
適切なBCIデバイスの選択
適切なBCIデバイスの選定は、プロジェクトの成功にとって非常に重要です。考慮すべき主なポイントは以下の通りです：
使いやすさ： 特に初心者の方には、ユーザーフレンドリーでセットアップが簡単なデバイスを探すことをお勧めします。EmotivのBCIデバイスは、ドライ、セミドライ、生食水対応センサーを使用して、数分でセットアップできます。
機能性： デバイスが、特定のプロジェクトに必要な機能と能力を提供しているか確認してください。Emotivのヘッドセットは脳全体を感知しますが、一般的なルールとして、BCIはセンサーが多いほどよく機能します。その考え方に基づけば、Emotiv Flexは最大限の脳感知のために最大32個のセンサーを使用しますが、私たちのユーザーはEPOC XやInsightでもBCIプロジェクトや研究に十分以上であると感じています。一方、MN8ブレインウェアデバイスは、BCIモバイルアプリ開発に最適です。
センサーの配置： EEGヘッドセットを選択する際は、センサーがどこに配置されているか、そしてそれが自分のニーズにどう影響するかを考慮してください。例えば、市場にあるいくつかのBCIデバイスは、1つしかセンサーがなかったり、複数のセンサーが後頭部のみに配置されていたりします。
ウェット型センサー vs ドライ型センサー： 特に長時間装着することを想定している場合は、BCIデバイスを選ぶ際に快適性と信号の品質を考慮してください。生理食塩水（サリン）はジェルより快適で、セミドライセンサーは生理食塩水より使いやすく、ドライセンサーは最も便利に使用できます。Emotivデバイスの信号品質を比較する。
互換性： 既存のソフトウェアやハードウェアツールとうまく統合できるデバイスを選んでください。BCIを既存のシステム（ドローン、Spotify、IoTなど）に統合したい場合は、SDKやAPIへのアクセスがあることを確認してください。
サポート： 強力なサポートを提供し、活発なユーザーコミュニティを持つ企業のデバイスを選んでください。Emotivは、広範なナレッジベースとカスタマーサポートを提供しています。
データとプライバシー： あなたの脳のプライバシーは重要です。そのため、Emotivは当初からプライバシーを念頭に置いてEEGデータの収集を行ってきました。Emotivが脳データをどのように保護しているかをご覧ください。
結論
BCIプロジェクトを始めることは、イノベーションと社会的インパクトをもたらす大きな可能性を秘めたエキサイティングな旅です。初心者の方でも、経験豊富なプロフェッショナルの方でも、Emotivは成功に必要なツールとサポートを提供します。適切なBCIデバイスと明確なビジョンがあれば、新しい可能性を開くことができます。
今日すぐにEmotivのBCIデバイスとリソースを見つけて、BCIプロジェクトに取り組み始めましょう。BCI技術によって人間とテクノロジーの相互作用の未来を形作っている、イノベーターや研究者のコミュニティに参加してください。
デベロッパーコミュニティに参加する
あなたのBCIプロジェクトを私たちと共有してください！ソーシャルメディアで #Emotiv をタグ付けするか、hello@emotiv.com までメールでお送りください。
さらにサポートが必要ですか？ お問い合わせ
参考文献
Y. Sun et al., “Signal acquisition of brain-computer interfaces: A medical-engineering crossover perspective review,” Fundamental Research, Apr. 2024, doi: 10.1016/j.fmre.2024.04.011. 利用可能: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325824001559
P. S. Reif, A. Strzelczyk, and F. Rosenow, “The history of invasive EEG evaluation in epilepsy patients,” Seizure, vol. 41, pp. 191–195, Apr. 2016, doi: 10.1016/j.seizure.2016.04.006.
Center for Devices and Radiological Health, “Implanted Brain-Computer Interface (BCI) Devices for Patients with Paralysis or Amputation - Non-clinical Testing and Clinical Considerations,” U.S. Food And Drug Administration, May 20, 2021. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/implanted-brain-computer-interface-bci-devices-patients-paralysis-or-amputation-non-clinical-testing
Y.-H. Nho et al., “Responsive deep brain stimulation guided by ventral striatal electrophysiology of obsession durably ameliorates compulsion,” Neuron, vol. 112, no. 1, pp. 73-83.e4, Jan. 2024, doi: 10.1016/j.neuron.2023.09.034.
“Neuralink on X: ‘We have received Breakthrough Device Designation from the FDA for Blindsight. Join us in our quest to bring back sight to those who have lost it. Apply to our Patient Registry and openings on our career page https://t.co/abBMTdv7Rh’ / X,” X (Formerly Twitter). https://x.com/neuralink/status/1836118060308271306?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Etweet
M. Ptito, M. Bleau, I. Djerourou, S. Paré, F. C. Schneider, and D.-R. Chebat, “Brain-Machine interfaces to assist the blind,” Frontiers in Human Neuroscience, vol. 15, Feb. 2021, doi: 10.3389/fnhum.2021.638887.
P. Mitchell et al., “Assessment of safety of a fully implanted endovascular Brain-Computer interface for severe paralysis in 4 patients,” JAMA Neurology, vol. 80, no. 3, p. 270, Mar. 2023, doi: 10.1001/jamaneurol.2022.4847.
Q. He et al., “The brain nebula: minimally invasive brain–computer interface by endovascular neural recording and stimulation,” Journal of NeuroInterventional Surgery, p. jnis-021296, Feb. 2024, doi: 10.1136/jnis-2023-021296.
R. P. N. Rao, “Semi-Invasive BCIs,” in Cambridge University Press eBooks, 2013, pp. 149–176. doi: 10.1017/cbo9781139032803.012.
J. Sabio, N. S. Williams, G. M. McArthur, and N. A. Badcock, “A scoping review on the use of consumer-grade EEG devices for research,” bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory), Dec. 2022, doi: 10.1101/2022.12.04.519056.
D. Pawuś and S. Paszkiel, “BCI wheelchair control using expert system classifying EEG signals based on power spectrum estimation and nervous tics detection,” Applied Sciences, vol. 12, no. 20, p. 10385, Oct. 2022, doi: 10.3390/app122010385.
イーロン・マスク氏のNeuralink（ニューラリンク）のような注目度の高いプロジェクトのおかげで、脳コンピューターインターフェース（BCI）は近年、世界的な注目を集めています。しかし、BCI技術はすでに40年以上前から存在しており、自分だけの「意のままに動く」プロジェクトを作るのに手術は必要ないと知ったら、驚かれるかもしれません。
Emotivは2011年にデビューし、革命的なBCIゲームデバイスとして初のワイヤレスEEGヘッドセットを発表しました。それ以来、この技術は機械学習アルゴリズムや改良された脳波センサーとともに大きく進歩してきました。今日でも、BCI愛好家たちは脳コンピューターインターフェースのプロジェクト開発のためにEmotivを利用しています。
初心者であれ経験豊富な専門家であれ、BCIの世界は革新と発見のためのエキサイティングな機会を提供してくれます。この魅力的な世界を理解し、触れるための助けとなる脳コンピューターインターフェース・デバイスのガイドをここに紹介します。
脳コンピューターインターフェース技術の理解
脳コンピューターインターフェース（BCI）技術は、脳と外部デバイスとの間の直接的なコミュニケーションを可能にします。専門的には、脳の信号を読み取るデバイスはすべてBCIです。最近では、主にデバイスを「脳で操作」することを可能にするBCIsを指す言葉として使われることが増えています。脳の機能を理解するのに役立つ同じ技術が、脳の信号をコンピューターのカーソル操作、義肢の移動、インタラクティブなゲーム体験の構築など、様々なタスクのためのコマンドに翻訳することができます。BCI技術は、手足が不自由な人々に新たな希望をもたらしているだけでなく、世界中の健常なイノベーターや趣味人たちにもインスピレーションを与えています。
「BCI」は時代のバズワードになっているため、混乱を避け、消費者や機関が自分に適したBCIデバイスを選択できるように、脳コンピューターインターフェース・デバイスの種類を区別することが重要です。
BCIデバイス：手術 vs ヘッドセット
現在、脳コンピューターインターフェース・デバイスには大きく分けて2つのタイプがあります。脳内に移植するものと、頭皮から脳信号を読み取るものです（図1）。その違いは以下の通りです。
図1. BCI信号取得技術の分類。(a) は手術の次元における分類図であり、非侵襲、最小侵襲、侵襲の3つのレベルを含みます。(b) は検出の次元における分類図であり、非移植、介入、移植の3つのレベルを含みます。 [1]
頭蓋内（侵襲型）
頭蓋内脳波検査（iEEG）は、電極を人の頭の中に直接移植します。これにより、医師は研究、検出、治療のための明確な電子信号を得ることができます。脳インプラントは、データの読み取り、脳への刺激、またはその両方を行うことができます。用途には、てんかん発作の評価 [2]、精神疾患の治療 [3]、麻痺のバイパス、思考のテキスト化や音声化（図2）、さらには視力の回復 [4][5] などが含まれますが、これらに限定されません。
米国食品医薬品局（FDA）は、移植型BCIデバイスを「麻痺や切断のある患者の失われた運動および/または感覚機能を回復するために、中枢または末梢神経系とインターフェースする神経義肢」と定義しています [6]。
図2. ALS（筋萎縮性側索硬化症）を患うケイシー・ハレル氏は、BrainGateの臨床試験を通じてBCIインプラントの助けを借りて再び話すことができるようになりました。（提供：UC Regents）
頭蓋内（最小侵襲型）
研究者たちは、脳から直接情報を読み取るための、より低侵襲な方法を実験してきました。一つの方法は血管内アプローチ（図3）で、血管を通してステントを介して脳に電極を送り込む方法です [7][8]。
もう一つの方法は皮質脳波（ECoG）と呼ばれ、硬膜の下（硬膜下ECoG）または硬膜の外（硬膜外ECoG）のいずれかに、頭蓋骨の下に電極を外科的に配置する必要があります。この手続きは侵襲を伴いますが、従来のBCIインプラントよりも侵襲性は低いです [9]。
図3. A、完全に移植された脳コンピューターインターフェース（BCI）の概略図。電極を備えたデバイスが上矢状静脈洞血管（挿入図）に移植され、皮下ポケットにある移植型受信送信ユニット（IRTU）に接続されます。IRTUは外部受信テレメトリユニット（ERTU）と通信し、ERTUはノートパソコンやタブレットを制御するための信号制御ユニットに信号を中継します。B、コンピュータ制御用の視線トラッカーを搭載したBCI。視線トラッキングでカーソルを移動させ、BCIでクリックを行います。C、視線トラッキングを搭載していないコンピュータ制御用BCI。アイテムスキャナが順番にアイテムを強調表示し、目的のアイテムが強調表示されたときにBCIを使用してクリックします [7]。
非侵襲型BCI（EEGヘッドセット）
図4. 障害を持つ子供たちが脳コンピューターインターフェースを使って環境と対話するのを支援するプログラム「BCI4Kids」に参加するジョン君。ジョン君の脳波で動くアート作品はこちらからご覧いただけます。
非侵襲型BCIデバイスは、電極を使って頭皮越しに電気信号を読み取ります。このプロセスは従来、実験室環境に限定されていましたが、ワイヤレスで研究グレードのEEGデバイスが登場したことで、どこでも正確な脳波の読み取りが可能になりました（図4）。
現在、市場には数多くの非侵襲型BCIヘッドセットが出回っており、その多くは睡眠や集中のモニタリングなど、単一の目的を念頭に置いて設計されています。価格は数百ドルから数十万ドルまで様々です。Emotivは、2つのセンサーから32のセンサーまで、最も多用途で手頃な価格のワイヤレスBCIデバイスを提供しており、世界中の神経科学者、学生、教育者、イノベーター、ゲーマー、趣味人、アーティストに利用されています。
システマティック・レビューに関する2022年の監査 [10] によると、Emotivは科学研究において最も使用されているコンシューマー向けEEGデバイス（67.69%）です。研究者たちは、科学的に検証されたその性能、従来のEEG研究用機械と比較した手頃な価格設定、そして多用途性からEmotivを信頼しています。大学の実験室で人間の脳に関する画期的な研究を行うために使用されている同じEmotivヘッドセットを、音楽学部と共有してBCIの演奏に使用したり、心理学部に渡して実践的な学習に使用したり、学生のBCIクラブと共有して脳波でドローンを競争させたりすることができます。
Emotiv BCI デバイス
Emotivでは、初心者から経験豊富なユーザーまで対応するワイヤレスBCIデバイスを取り揃えています。
上図：Emotiv FlexをBCIデバイスとして使用して制御される車椅子 [11]。
上図：Epoc XとArduinoボードを使用してロボットアームを制御する学生。（ソース：Matt Su）
上図：フロリダ大学の学生がEmotiv Insight BCIデバイスを装着してドローンを操作している様子。（ソース）
図5. Twitchのゲーム配信者Perrikaryal氏が、2チャンネルのEmotiv MN8ウェアラブルデバイスを使用して、BCIで『Halo』のゲームプレイを成功させている様子。
BCIプロジェクトを始めるにあたって
すでにコーディングの経験はありますか？ | BCIは初めてですか？ |
ここからスタート：
| スタートアップガイドはこちら： |
BCIはどのように使用しますか？
BCIプロジェクトを始めるには、5つの基本要素が必要です。
明確な目標
EmotivのEEGヘッドセットなどの信号取得デバイス
EmotivBCIなどの信号処理ソフトウェア
割り当てられたBCIコマンド（多少のコーディング経験が必要です）
SDKやArduinoボードなどを介した、制御したいデバイスへのアクセス
BCIコマンドを受信するデバイス
適切なBCIデバイスの選択
適切なBCIデバイスの選定は、プロジェクトの成功にとって非常に重要です。考慮すべき主なポイントは以下の通りです：
使いやすさ： 特に初心者の方には、ユーザーフレンドリーでセットアップが簡単なデバイスを探すことをお勧めします。EmotivのBCIデバイスは、ドライ、セミドライ、生食水対応センサーを使用して、数分でセットアップできます。
機能性： デバイスが、特定のプロジェクトに必要な機能と能力を提供しているか確認してください。Emotivのヘッドセットは脳全体を感知しますが、一般的なルールとして、BCIはセンサーが多いほどよく機能します。その考え方に基づけば、Emotiv Flexは最大限の脳感知のために最大32個のセンサーを使用しますが、私たちのユーザーはEPOC XやInsightでもBCIプロジェクトや研究に十分以上であると感じています。一方、MN8ブレインウェアデバイスは、BCIモバイルアプリ開発に最適です。
センサーの配置： EEGヘッドセットを選択する際は、センサーがどこに配置されているか、そしてそれが自分のニーズにどう影響するかを考慮してください。例えば、市場にあるいくつかのBCIデバイスは、1つしかセンサーがなかったり、複数のセンサーが後頭部のみに配置されていたりします。
ウェット型センサー vs ドライ型センサー： 特に長時間装着することを想定している場合は、BCIデバイスを選ぶ際に快適性と信号の品質を考慮してください。生理食塩水（サリン）はジェルより快適で、セミドライセンサーは生理食塩水より使いやすく、ドライセンサーは最も便利に使用できます。Emotivデバイスの信号品質を比較する。
互換性： 既存のソフトウェアやハードウェアツールとうまく統合できるデバイスを選んでください。BCIを既存のシステム（ドローン、Spotify、IoTなど）に統合したい場合は、SDKやAPIへのアクセスがあることを確認してください。
サポート： 強力なサポートを提供し、活発なユーザーコミュニティを持つ企業のデバイスを選んでください。Emotivは、広範なナレッジベースとカスタマーサポートを提供しています。
データとプライバシー： あなたの脳のプライバシーは重要です。そのため、Emotivは当初からプライバシーを念頭に置いてEEGデータの収集を行ってきました。Emotivが脳データをどのように保護しているかをご覧ください。
結論
BCIプロジェクトを始めることは、イノベーションと社会的インパクトをもたらす大きな可能性を秘めたエキサイティングな旅です。初心者の方でも、経験豊富なプロフェッショナルの方でも、Emotivは成功に必要なツールとサポートを提供します。適切なBCIデバイスと明確なビジョンがあれば、新しい可能性を開くことができます。
今日すぐにEmotivのBCIデバイスとリソースを見つけて、BCIプロジェクトに取り組み始めましょう。BCI技術によって人間とテクノロジーの相互作用の未来を形作っている、イノベーターや研究者のコミュニティに参加してください。
デベロッパーコミュニティに参加する
あなたのBCIプロジェクトを私たちと共有してください！ソーシャルメディアで #Emotiv をタグ付けするか、hello@emotiv.com までメールでお送りください。
さらにサポートが必要ですか？ お問い合わせ
参考文献
Y. Sun et al., “Signal acquisition of brain-computer interfaces: A medical-engineering crossover perspective review,” Fundamental Research, Apr. 2024, doi: 10.1016/j.fmre.2024.04.011. 利用可能: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325824001559
P. S. Reif, A. Strzelczyk, and F. Rosenow, “The history of invasive EEG evaluation in epilepsy patients,” Seizure, vol. 41, pp. 191–195, Apr. 2016, doi: 10.1016/j.seizure.2016.04.006.
Center for Devices and Radiological Health, “Implanted Brain-Computer Interface (BCI) Devices for Patients with Paralysis or Amputation - Non-clinical Testing and Clinical Considerations,” U.S. Food And Drug Administration, May 20, 2021. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/implanted-brain-computer-interface-bci-devices-patients-paralysis-or-amputation-non-clinical-testing
Y.-H. Nho et al., “Responsive deep brain stimulation guided by ventral striatal electrophysiology of obsession durably ameliorates compulsion,” Neuron, vol. 112, no. 1, pp. 73-83.e4, Jan. 2024, doi: 10.1016/j.neuron.2023.09.034.
“Neuralink on X: ‘We have received Breakthrough Device Designation from the FDA for Blindsight. Join us in our quest to bring back sight to those who have lost it. Apply to our Patient Registry and openings on our career page https://t.co/abBMTdv7Rh’ / X,” X (Formerly Twitter). https://x.com/neuralink/status/1836118060308271306?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Etweet
M. Ptito, M. Bleau, I. Djerourou, S. Paré, F. C. Schneider, and D.-R. Chebat, “Brain-Machine interfaces to assist the blind,” Frontiers in Human Neuroscience, vol. 15, Feb. 2021, doi: 10.3389/fnhum.2021.638887.
P. Mitchell et al., “Assessment of safety of a fully implanted endovascular Brain-Computer interface for severe paralysis in 4 patients,” JAMA Neurology, vol. 80, no. 3, p. 270, Mar. 2023, doi: 10.1001/jamaneurol.2022.4847.
Q. He et al., “The brain nebula: minimally invasive brain–computer interface by endovascular neural recording and stimulation,” Journal of NeuroInterventional Surgery, p. jnis-021296, Feb. 2024, doi: 10.1136/jnis-2023-021296.
R. P. N. Rao, “Semi-Invasive BCIs,” in Cambridge University Press eBooks, 2013, pp. 149–176. doi: 10.1017/cbo9781139032803.012.
J. Sabio, N. S. Williams, G. M. McArthur, and N. A. Badcock, “A scoping review on the use of consumer-grade EEG devices for research,” bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory), Dec. 2022, doi: 10.1101/2022.12.04.519056.
D. Pawuś and S. Paszkiel, “BCI wheelchair control using expert system classifying EEG signals based on power spectrum estimation and nervous tics detection,” Applied Sciences, vol. 12, no. 20, p. 10385, Oct. 2022, doi: 10.3390/app122010385.
イーロン・マスク氏のNeuralink（ニューラリンク）のような注目度の高いプロジェクトのおかげで、脳コンピューターインターフェース（BCI）は近年、世界的な注目を集めています。しかし、BCI技術はすでに40年以上前から存在しており、自分だけの「意のままに動く」プロジェクトを作るのに手術は必要ないと知ったら、驚かれるかもしれません。
Emotivは2011年にデビューし、革命的なBCIゲームデバイスとして初のワイヤレスEEGヘッドセットを発表しました。それ以来、この技術は機械学習アルゴリズムや改良された脳波センサーとともに大きく進歩してきました。今日でも、BCI愛好家たちは脳コンピューターインターフェースのプロジェクト開発のためにEmotivを利用しています。
初心者であれ経験豊富な専門家であれ、BCIの世界は革新と発見のためのエキサイティングな機会を提供してくれます。この魅力的な世界を理解し、触れるための助けとなる脳コンピューターインターフェース・デバイスのガイドをここに紹介します。
脳コンピューターインターフェース技術の理解
脳コンピューターインターフェース（BCI）技術は、脳と外部デバイスとの間の直接的なコミュニケーションを可能にします。専門的には、脳の信号を読み取るデバイスはすべてBCIです。最近では、主にデバイスを「脳で操作」することを可能にするBCIsを指す言葉として使われることが増えています。脳の機能を理解するのに役立つ同じ技術が、脳の信号をコンピューターのカーソル操作、義肢の移動、インタラクティブなゲーム体験の構築など、様々なタスクのためのコマンドに翻訳することができます。BCI技術は、手足が不自由な人々に新たな希望をもたらしているだけでなく、世界中の健常なイノベーターや趣味人たちにもインスピレーションを与えています。
「BCI」は時代のバズワードになっているため、混乱を避け、消費者や機関が自分に適したBCIデバイスを選択できるように、脳コンピューターインターフェース・デバイスの種類を区別することが重要です。
BCIデバイス：手術 vs ヘッドセット
現在、脳コンピューターインターフェース・デバイスには大きく分けて2つのタイプがあります。脳内に移植するものと、頭皮から脳信号を読み取るものです（図1）。その違いは以下の通りです。
図1. BCI信号取得技術の分類。(a) は手術の次元における分類図であり、非侵襲、最小侵襲、侵襲の3つのレベルを含みます。(b) は検出の次元における分類図であり、非移植、介入、移植の3つのレベルを含みます。 [1]
頭蓋内（侵襲型）
頭蓋内脳波検査（iEEG）は、電極を人の頭の中に直接移植します。これにより、医師は研究、検出、治療のための明確な電子信号を得ることができます。脳インプラントは、データの読み取り、脳への刺激、またはその両方を行うことができます。用途には、てんかん発作の評価 [2]、精神疾患の治療 [3]、麻痺のバイパス、思考のテキスト化や音声化（図2）、さらには視力の回復 [4][5] などが含まれますが、これらに限定されません。
米国食品医薬品局（FDA）は、移植型BCIデバイスを「麻痺や切断のある患者の失われた運動および/または感覚機能を回復するために、中枢または末梢神経系とインターフェースする神経義肢」と定義しています [6]。
図2. ALS（筋萎縮性側索硬化症）を患うケイシー・ハレル氏は、BrainGateの臨床試験を通じてBCIインプラントの助けを借りて再び話すことができるようになりました。（提供：UC Regents）
頭蓋内（最小侵襲型）
研究者たちは、脳から直接情報を読み取るための、より低侵襲な方法を実験してきました。一つの方法は血管内アプローチ（図3）で、血管を通してステントを介して脳に電極を送り込む方法です [7][8]。
もう一つの方法は皮質脳波（ECoG）と呼ばれ、硬膜の下（硬膜下ECoG）または硬膜の外（硬膜外ECoG）のいずれかに、頭蓋骨の下に電極を外科的に配置する必要があります。この手続きは侵襲を伴いますが、従来のBCIインプラントよりも侵襲性は低いです [9]。
図3. A、完全に移植された脳コンピューターインターフェース（BCI）の概略図。電極を備えたデバイスが上矢状静脈洞血管（挿入図）に移植され、皮下ポケットにある移植型受信送信ユニット（IRTU）に接続されます。IRTUは外部受信テレメトリユニット（ERTU）と通信し、ERTUはノートパソコンやタブレットを制御するための信号制御ユニットに信号を中継します。B、コンピュータ制御用の視線トラッカーを搭載したBCI。視線トラッキングでカーソルを移動させ、BCIでクリックを行います。C、視線トラッキングを搭載していないコンピュータ制御用BCI。アイテムスキャナが順番にアイテムを強調表示し、目的のアイテムが強調表示されたときにBCIを使用してクリックします [7]。
非侵襲型BCI（EEGヘッドセット）
図4. 障害を持つ子供たちが脳コンピューターインターフェースを使って環境と対話するのを支援するプログラム「BCI4Kids」に参加するジョン君。ジョン君の脳波で動くアート作品はこちらからご覧いただけます。
非侵襲型BCIデバイスは、電極を使って頭皮越しに電気信号を読み取ります。このプロセスは従来、実験室環境に限定されていましたが、ワイヤレスで研究グレードのEEGデバイスが登場したことで、どこでも正確な脳波の読み取りが可能になりました（図4）。
現在、市場には数多くの非侵襲型BCIヘッドセットが出回っており、その多くは睡眠や集中のモニタリングなど、単一の目的を念頭に置いて設計されています。価格は数百ドルから数十万ドルまで様々です。Emotivは、2つのセンサーから32のセンサーまで、最も多用途で手頃な価格のワイヤレスBCIデバイスを提供しており、世界中の神経科学者、学生、教育者、イノベーター、ゲーマー、趣味人、アーティストに利用されています。
システマティック・レビューに関する2022年の監査 [10] によると、Emotivは科学研究において最も使用されているコンシューマー向けEEGデバイス（67.69%）です。研究者たちは、科学的に検証されたその性能、従来のEEG研究用機械と比較した手頃な価格設定、そして多用途性からEmotivを信頼しています。大学の実験室で人間の脳に関する画期的な研究を行うために使用されている同じEmotivヘッドセットを、音楽学部と共有してBCIの演奏に使用したり、心理学部に渡して実践的な学習に使用したり、学生のBCIクラブと共有して脳波でドローンを競争させたりすることができます。
Emotiv BCI デバイス
Emotivでは、初心者から経験豊富なユーザーまで対応するワイヤレスBCIデバイスを取り揃えています。
上図：Emotiv FlexをBCIデバイスとして使用して制御される車椅子 [11]。
上図：Epoc XとArduinoボードを使用してロボットアームを制御する学生。（ソース：Matt Su）
上図：フロリダ大学の学生がEmotiv Insight BCIデバイスを装着してドローンを操作している様子。（ソース）
図5. Twitchのゲーム配信者Perrikaryal氏が、2チャンネルのEmotiv MN8ウェアラブルデバイスを使用して、BCIで『Halo』のゲームプレイを成功させている様子。
BCIプロジェクトを始めるにあたって
すでにコーディングの経験はありますか？ | BCIは初めてですか？ |
ここからスタート：
| スタートアップガイドはこちら： |
BCIはどのように使用しますか？
BCIプロジェクトを始めるには、5つの基本要素が必要です。
明確な目標
EmotivのEEGヘッドセットなどの信号取得デバイス
EmotivBCIなどの信号処理ソフトウェア
割り当てられたBCIコマンド（多少のコーディング経験が必要です）
SDKやArduinoボードなどを介した、制御したいデバイスへのアクセス
BCIコマンドを受信するデバイス
適切なBCIデバイスの選択
適切なBCIデバイスの選定は、プロジェクトの成功にとって非常に重要です。考慮すべき主なポイントは以下の通りです：
使いやすさ： 特に初心者の方には、ユーザーフレンドリーでセットアップが簡単なデバイスを探すことをお勧めします。EmotivのBCIデバイスは、ドライ、セミドライ、生食水対応センサーを使用して、数分でセットアップできます。
機能性： デバイスが、特定のプロジェクトに必要な機能と能力を提供しているか確認してください。Emotivのヘッドセットは脳全体を感知しますが、一般的なルールとして、BCIはセンサーが多いほどよく機能します。その考え方に基づけば、Emotiv Flexは最大限の脳感知のために最大32個のセンサーを使用しますが、私たちのユーザーはEPOC XやInsightでもBCIプロジェクトや研究に十分以上であると感じています。一方、MN8ブレインウェアデバイスは、BCIモバイルアプリ開発に最適です。
センサーの配置： EEGヘッドセットを選択する際は、センサーがどこに配置されているか、そしてそれが自分のニーズにどう影響するかを考慮してください。例えば、市場にあるいくつかのBCIデバイスは、1つしかセンサーがなかったり、複数のセンサーが後頭部のみに配置されていたりします。
ウェット型センサー vs ドライ型センサー： 特に長時間装着することを想定している場合は、BCIデバイスを選ぶ際に快適性と信号の品質を考慮してください。生理食塩水（サリン）はジェルより快適で、セミドライセンサーは生理食塩水より使いやすく、ドライセンサーは最も便利に使用できます。Emotivデバイスの信号品質を比較する。
互換性： 既存のソフトウェアやハードウェアツールとうまく統合できるデバイスを選んでください。BCIを既存のシステム（ドローン、Spotify、IoTなど）に統合したい場合は、SDKやAPIへのアクセスがあることを確認してください。
サポート： 強力なサポートを提供し、活発なユーザーコミュニティを持つ企業のデバイスを選んでください。Emotivは、広範なナレッジベースとカスタマーサポートを提供しています。
データとプライバシー： あなたの脳のプライバシーは重要です。そのため、Emotivは当初からプライバシーを念頭に置いてEEGデータの収集を行ってきました。Emotivが脳データをどのように保護しているかをご覧ください。
結論
BCIプロジェクトを始めることは、イノベーションと社会的インパクトをもたらす大きな可能性を秘めたエキサイティングな旅です。初心者の方でも、経験豊富なプロフェッショナルの方でも、Emotivは成功に必要なツールとサポートを提供します。適切なBCIデバイスと明確なビジョンがあれば、新しい可能性を開くことができます。
今日すぐにEmotivのBCIデバイスとリソースを見つけて、BCIプロジェクトに取り組み始めましょう。BCI技術によって人間とテクノロジーの相互作用の未来を形作っている、イノベーターや研究者のコミュニティに参加してください。
デベロッパーコミュニティに参加する
あなたのBCIプロジェクトを私たちと共有してください！ソーシャルメディアで #Emotiv をタグ付けするか、hello@emotiv.com までメールでお送りください。
さらにサポートが必要ですか？ お問い合わせ
参考文献
Y. Sun et al., “Signal acquisition of brain-computer interfaces: A medical-engineering crossover perspective review,” Fundamental Research, Apr. 2024, doi: 10.1016/j.fmre.2024.04.011. 利用可能: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667325824001559
P. S. Reif, A. Strzelczyk, and F. Rosenow, “The history of invasive EEG evaluation in epilepsy patients,” Seizure, vol. 41, pp. 191–195, Apr. 2016, doi: 10.1016/j.seizure.2016.04.006.
Center for Devices and Radiological Health, “Implanted Brain-Computer Interface (BCI) Devices for Patients with Paralysis or Amputation - Non-clinical Testing and Clinical Considerations,” U.S. Food And Drug Administration, May 20, 2021. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/implanted-brain-computer-interface-bci-devices-patients-paralysis-or-amputation-non-clinical-testing
Y.-H. Nho et al., “Responsive deep brain stimulation guided by ventral striatal electrophysiology of obsession durably ameliorates compulsion,” Neuron, vol. 112, no. 1, pp. 73-83.e4, Jan. 2024, doi: 10.1016/j.neuron.2023.09.034.
“Neuralink on X: ‘We have received Breakthrough Device Designation from the FDA for Blindsight. Join us in our quest to bring back sight to those who have lost it. Apply to our Patient Registry and openings on our career page https://t.co/abBMTdv7Rh’ / X,” X (Formerly Twitter). https://x.com/neuralink/status/1836118060308271306?ref_src=twsrc%5Egoogle%7Ctwcamp%5Eserp%7Ctwgr%5Etweet
M. Ptito, M. Bleau, I. Djerourou, S. Paré, F. C. Schneider, and D.-R. Chebat, “Brain-Machine interfaces to assist the blind,” Frontiers in Human Neuroscience, vol. 15, Feb. 2021, doi: 10.3389/fnhum.2021.638887.
P. Mitchell et al., “Assessment of safety of a fully implanted endovascular Brain-Computer interface for severe paralysis in 4 patients,” JAMA Neurology, vol. 80, no. 3, p. 270, Mar. 2023, doi: 10.1001/jamaneurol.2022.4847.
Q. He et al., “The brain nebula: minimally invasive brain–computer interface by endovascular neural recording and stimulation,” Journal of NeuroInterventional Surgery, p. jnis-021296, Feb. 2024, doi: 10.1136/jnis-2023-021296.
R. P. N. Rao, “Semi-Invasive BCIs,” in Cambridge University Press eBooks, 2013, pp. 149–176. doi: 10.1017/cbo9781139032803.012.
J. Sabio, N. S. Williams, G. M. McArthur, and N. A. Badcock, “A scoping review on the use of consumer-grade EEG devices for research,” bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory), Dec. 2022, doi: 10.1101/2022.12.04.519056.
D. Pawuś and S. Paszkiel, “BCI wheelchair control using expert system classifying EEG signals based on power spectrum estimation and nervous tics detection,” Applied Sciences, vol. 12, no. 20, p. 10385, Oct. 2022, doi: 10.3390/app122010385.
読むのを続ける