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脳波から心の声を解読する技術

高校2年生 情報工学はボクの進みたい進路の一つなので、情報工学に進んだ先生の話がきけてよかったと思いました。
高校2年生 私が知らない内容ばかりでここまで発達しているのだということを知り驚きました。脳波によって意志が伝えられたら、たくさんの人がコミュニケーションをとりやすくなると思いました。
高校1年生 脳波で言いたいことがわかるのですごいなと思いました。
高校1年生 とても興味深い内容でした。実際リアルタイムで脳波から心の声が計測できるとなるとすごくいろんな場面で活躍すると思いました。
高校1年生 とても面白い授業でした。
高校1年生 脳が新聞紙ほどだということにおどろきました。
高校1年生 ありがとうございました。
高校2年生 脳波から心の中を読むのは小説やマンガだけのものだと思っていたので、原理的に可能なものだと知っておどろきました。
高校1年生 すこし難しいかなと思ったけど、わかりやすい言葉で教えていただいたので、私にもよく理解できてよかった。
高校1年生 ニューロンという言葉を知れてよかった。
高校2年生 脳液という言葉自体親しみが無かったので、SFの話をきいているようでした。
高校1年生 図や絵がたくさんあって分かりやすかったです。
高校2年生 喋りたいけど、手術の後遺症があって、伝えたいことが伝えられないという人が身近にいるので、この研究はすごいと思った。
高校1年生 『ガリヴァー旅行記』はずっと想像上の本だと思っていたが、現実との地図関係や人なども入っているんだと知り、とても面白かった。
高校1年生 分かりすかった。
高校1年生 心の声がわかったらいいなと思った。
高校1年生 頭からの脳波であそこまでできるといいなっと思いました!!
高校1年生 脳の病気を治せることに感動した。三年前に出来てほしかった。
高校2年生 将来、患者とはなしができるのは、とても夢があると思いました。実現がたのしみです。
高校1年生 学校の授業では習わないような細かいところまで教えて下さりありがとうございました。覚えるではなく理解ができました。
高校1年生 新しい分野を知ることができて、興味深かったです。この技術が発展すれば超能力者みたいなことができるようになりそうだと感じました。
高校2年生 脳はとても複雑だと思いました。ありがとうございました。
高校1年生 脳の信号が電気で行われていると思っていたけれど、イオンがかんけいしていると知って、おどろきました。脳の分野はとても関心があるので、楽しかったです。
高校1年生 脳波だけで人の言葉が分かったりするのは、すごいと思いました。将来的には障害者の人と話せるようになるのはとても感動しました。
高校1年生 早く技術が進んで障害者の人たちの心を読み取って知りたいなと思いました。
高校1年生 心の声を解読している目的として、障害のある人と脳波を読みとって話したいことを予そくすると聞いたときすごくいい学問だなと思いました。
高校2年生 脳波の話は面白かったです。すごいと思いました。私も解析してみたいと思いました。
高校2年生 どう社会に活かすかという部分が特に人を救っていける素晴らしい研究だと思いました。
高校1年生 現代の科学技術はすごいなと思った。
高校1年生 脳波を読みとることで、話せない人が会話できるならすごいと思いました。
高校1年生 今まで考えたことがなかったからすごい興味がわいた。
高校1年生 まだ習っていない範囲の言葉などがあって、少し分かりにくい部分があった。
高校2年生 今回は脳波による診断をしていただきありがとうございました。
高校1年生 とても興味がわいた。
高校1年生 面白かったです。脳波だけで考えていることが分かるのは面白いと思いました。
高校1年生 楽しかったです。
高校2年生 脳波とは何かなどを、わかりやすく説明してくださり、理解しやすかったです。
高校1年生 興味本意で選んだので、知識は全くない状態でも受講だったので、とにかくすごいというのはわかりました。そして、そのすごいが、何がどうすごいのか、わかっていきたいと思いました。
高校1年生 興味があったので受けようと思いました。
高校1年生 脳波は技術が進めば、言葉を話せない方とのコミュニケーションとして活用できるとても魅力的なものだと思いました。
高校1年生 脳波から心の声を読みとるという、新しく斬新に思えた発想も、方法を聞くと不可能でないと思えた。
高校1年生 人間の脳について分かって良かった。
高校1年生 脳波をとるにも3つの種類があることにおどろいた。
高校1年生 深く専門的な知識まで教えていただき、普段からは知ることのできない専門用語についても知ることができました。
高校1年生 学校で習う細胞などの授業よりもさらに詳しい内容の授業でおもしろかった。
高校1年生 心の声を脳波で解読できることはとても興味深いです。将来、それが完璧にできるようになることを期待しています!
高校1年生 想像してたより深くて、濃かったです。
高校1年生 発声することも他の動作と同じく筋肉の運動である、とのことでハッとしました。「心の声」はとても不思議だと思い、以前から考えることが多かったので興味深い内容でした。ありがとうございました。
高校1年生 脳波で誰が分かるなんてすごいなと思った。
高校1年生 先生のように治療用に脳波を解読するだけでなく、娯楽面やVR技術でも活かせたらおもしろくなりそうだと思いました。
高校1年生 障害で、話せない人のためにすごいと思った。
高校1年生 実際のデータとサイレントのデータを照合してやっているということが分かった。多くのデータがあれば自然な会話も読みとれることが分かった。リアルタイムは凄い。

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関心ワード
  • 抽出 、
  • 遺伝子 、
  • 命(いのち)・生命 、
  • コンピュータ 、
  • アルゴリズム 、
  • パターン認識 、
  • ソフトウェア 、
  • 塩基配列

講義No.g001183

コンピュータ・ソフトウェアの発展が生命メカニズムの解明を左右する

遺伝子情報はほんの一部しか解読されていない

 生物の遺伝子配列データは膨大です。ヒトの場合、染色体の数こそ23対ですが、塩基配列でいえば60億個もの膨大な塩基配列を持っています。さらに、その遺伝子の内容はヒトという種に限ってさえ共通ではなく、人種によっても違うし個人差もあります。さらに、ほかの種の生物もいることを考えれば、その数は天文学的な数字です。この中から、遺伝子情報の生物学的な意味を見いだすことが課題となっていますが、現在明らかになっているのはほんのわずかです。
 そもそも生物学的な意味の解析の前に、塩基配列そのものの分析も進んでいません。塩基配列は、記号の並びとして表現できます。DNAであれば、4種類の記号の配列になります。似たような配列であれば、生物学的に同じ機能をもっているはずです。現在は、そのような前提から、ヒトやサル、マウスなど異なる種の塩基配列を比較することで、似たような配列を探し出している段階です。このような、似た配列を見いだす手法を「多重配列アラインメント」と呼んでいます。似た配列の場所がわかれば、化学的な実験で生物学的な意味の抽出が可能になります。

ソフトウェアの高速化が課題

 塩基配列の解析は、コンピュータで行われます。しかし、あまりにデータが膨大なため、スーパーコンピュータを使っても、1つのタスク(仕事)を行うのに何カ月もかかる場合があります。そこで必要となっているのが、高速なソフトウェアの開発です。すでにさまざまなソフトウェアが開発されていますが、最近ではパターン認識を利用したアルゴリズムが研究されています。パターン認識とは、多くのデータの中から意味のあるまとまりを抽出する処理方法です。膨大なデータを先頭から検索するのは時間がかかります。的をしぼって対象を見つけ出すことで検索時間を短縮するために、このような技術を採用したソフトウェアが開発されています。生命メカニズムの解明、それを応用した医学の発展のカギはソフトウェアの開発にあります。

関心ワード
  • 効率的 、
  • がん(癌) 、
  • 治療 、
  • 遺伝子 、
  • 薬・医薬品 、
  • 検査 、
  • バイオインフォマティクス 、
  • 診断 、
  • 遺伝子発現

講義No.g001184

遺伝子情報と治療の橋渡しをするバイオインフォマティクス

病気診断を可能にする遺伝子発現データ

 あまり嬉しい話ではありませんが、近い将来、がんになったとき、あとどれくらい生きられるかを予測できるようになるかもしれません。この判断の基礎となるのが、「遺伝子発現データ」というものです。これは、膨大な生物の遺伝子の中でどの遺伝子がどの程度働いているかを明らかにしたものです。このデータは、マイクロアレイという分析器具によって検出されます。
 例えば、複数の前立腺がん患者の遺伝子発現データを検出し、遺伝子ごとに比較します。そうすると働いている遺伝子とそうでない遺伝子の色分けができるようになります。前立腺がん患者の色分けは、一定のパターンを示し、また、そのパターンがどの程度はっきりしているかでがんの進行度も判断できます。この診断で、一見正常な人でも検査によって早期に前立腺がんを発見できるようになります。ただ、実際には患者にも個人差があり、ほかの病気を併発している場合もあります。その場合はデータを読み取ることが難しくなります。しかし、そのようなデータも含めて解析することで、将来的には患者それぞれの病気の総合診断ができるようになると考えられています。

正確で効率的な治療が可能に

 この診断が医学に対して与えるメリットは、病気の進行や副作用などの個人差がデータとしてわかるので、正確で効率的な治療を行うことができることです。また、薬の開発にも役立つでしょう。
 現在の課題は、「遺伝子発現データ」の分析をさらに進化させ、検出できる病気の対象を広げることです。このような、生物学に情報科学を応用した学問を「バイオインフォマティクス」と言います。人のゲノム(遺伝子配列)は明らかになりましたが、それぞれの遺伝子の生物学的な意味はほとんど明らかになっていません。それは、数が膨大で意味の解析が容易ではないためです。その意味で、遺伝子発現データの解析には、大きな期待が寄せられています。

関心ワード
  • 神経細胞(ニューロン) 、
  • センサ(センサー) 、
  • 脳波 、
  • ALS(筋萎縮性側索硬化症) 、
  • BCI(ブレイン・コンピュータ・インターフェイス) 、
  • 医学 、

講義No.g001185

人間の脳とコンピュータをつなぐ技術

頭で考えた内容をそのままコンピュータに入力

 コンピュータへの入力方法の一つとして、人間の脳波を取り出しその情報をコンピュータにインプットする、BCI(ブレイン・コンピュータ・インタフェース)という方法があります。キーボードやマウスを使わずに、頭で考えた内容をそのままコンピュータに入力するのです。SFみたいな話ですが、現在では実現の可能性が出てきています。
 実験では、被験者に脳波を読み取るセンサーをつけてもらいます。そして、「右手」「左手」「それ以外」というボードを用意し、被験者に見せます。「右手」のボードを見せた場合は右手、「左手」の場合は左手で握手するイメージを頭に描いてもらいます。それ以外の場合は、何もイメージしません。頭につけたセンサーで、その脳波を読み取ることを繰り返すと、脳波の波形に一定のパターンが表れます。それを数値化することで被験者がどちらをイメージしているかを判断します。そのイメージの内容をディスプレイに表示することも可能です。

脳の複数の部位からデータを取得

 ただ、問題点があります。脳波センサーはα波とβ波を取り出していますが、2つの波形だけではイメージの精度が上がりません。そこで、脳波の種類ではなく、脳波の発注元である脳の部位を複数選び出し、それぞれの活動の有無を脳波から読み取り、活動部位の組み合わせで被験者のイメージを判断する方法が研究されています。この方法だと、波形の形を読み取るあいまいさを排除できるだけでなく、組み合わせパターンも数多くあるので、いろいろなイメージに対応できるはずです。実は、この研究は「筋萎縮性側索硬化症」のような全身の筋肉が動かない患者と意思疎通をするために始まりました。しかし、今ではそれにとどまらず、脳の神経細胞の働きを解明する方向にも進みはじめています。脳の部位の関係性は、その関係の強度を含めて微細なデータ取得が可能です。またその関係性は時間によって変化します。このようなデータの解析が進めば、脳が働くメカニズムが明らかになるかもしれません。

この学問が向いているかも 情報工学部

九州工業大学
情報工学部 生命化学情報工学科 教授
山崎 敏正 先生

メッセージ

 生命情報工学は、「工学」という語句が含まれていますが、いわゆる機械工学とは違います。その技術は、医学や薬学など医療分野での利用が可能だからです。特に、脳科学、ゲノム解読などの情報科学と医学・生物学の融合は、今後さらに進んでいきます。また、生命情報工学を利用した医学は最先端分野ですから、社会への影響も大きいのです。コンピュータ、アルゴリズム、確率、統計などに興味があり、そのような知識を修得するだけでなく、社会に役立てたいという人には最適な学科です。

先生の学問へのきっかけ

 大学では理学部数学科に在籍していましたが、数学の知識を応用したいと、大学院は工学部の情報工学へ進みました。そこで、数学の応用分野が医療、福祉から金融、社会科学まで幅広いことを実感したのです。
 またこの頃から、脳科学に関係するデータの解析が研究テーマになりつつありました。でも、既存のデータを解析するのみで、新たにデータを獲得することはできなかったのです。そこで、専門家でなくても容易に計測できる「脳波」の研究に着手しました。そして大学で、BMI(脳と機械をつなぐ技術)の研究を開始したのです。

大学アイコン
山崎 敏正 先生がいらっしゃる
九州工業大学に関心を持ったら

 「情報工学」は、高度情報化社会の進展の中で、ますます必須知識・ 技術となっています。九州工業大学情報工学部は1986年 に創設された日本初、現在も国立大学法人で唯一の情報工学部で、2016年に創設30周年を迎えました。知能情報工学科、電子情報工学科、システム創成情報工学科、機械情報工学科、生命情報工学科の5学科があり、情報工学の学びを軸としつつ、各学科の応用分野に対する教育研究を進めています。特に、教育システムは、全学科がJABEEに認定され、世界的に通用するものであることが保証されています。