多モーダルEEG–fNIRS BCIフレームワークにおける適応的チャンネル選択のための距離ベース時間的類似性指標

脳を機械とつなぐ手助け

動けず話せない人々にとって、脳–コンピュータ・インターフェースは思考だけでコミュニケーションする手段を約束します。しかし、生の脳信号を信頼できる制御コマンドに変換するのは、騒がしいスタジアムで会話しようとするようなものです：データは大量で、そのうえ雑音も多い。本研究は、コンピュータがより速く応答できるようデータストリームを削減しつつ、脳が伝えようとしている内容を失わないための、単純だが強力な方法を示します。

引用: Alhudhaif, A. Distance-based temporal similarity metrics for adaptive channel selection in multi-modal EEG-fNIRS BCI frameworks. Sci Rep 16, 13702 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44052-z

キーワード: ブレイン・コンピュータ・インターフェース, EEG, fNIRS, チャンネル選択, P300スペラー