マルチモーダルセンシングと耳介神経刺激による認知増強 (CAMSAN)

この研究の目的は、アクティブな tAN 刺激が Galea バイオセンシング ヘッドセットを使用して閉ループ システムを形成し、認知能力を向上させることができるかどうかを判断することです。 この研究は、認知能力の改善に向けた認知刺激タスク（フランカータスク、GradCPT、MATB、およびサイバーシックネスタスク）におけるアクティブなtAN刺激の効果をテストするための、ランダム化盲検偽対照試験として設計されています。

研究は 3 つの段階で行われます。

• フェーズ I は、認知刺激タスク (フランカー タスク、GradCPT、MATB、およびサイバーシックネス タスク) の下で、生体認証データと認知状態 (認知負荷、ストレス、注意、サイバーシックネス) の間の定量化可能な関係を確立するように設計されています。
• フェーズ II には、開ループ パラダイムで認知状態に影響を与える手動 tAN の評価が含まれます。
• 3 番目のフェーズでは、フェーズ I で得られた認知状態の定量化と、フェーズ II で発見された tAN の定量化された効果を使用して、閉ループ認知増強システムを検証します。

予備的な認知状態評価:

実験のフェーズ I では、認知タスクのパフォーマンスのベースラインを確立し、バイオマーカーに基づいた認知状態の指標の定量化も可能になります。 参加者は、フランカー タスク、GradCPT、MATB、およびサイバーシックネス刺激タスクのタスクを実行します。 これらのタスクにはそれぞれ、パフォーマンスを評価するための異なる定量化およびスコアリング システムがあり、それぞれ異なる認知刺激を誘発することを目的としています。 各タスクの前に、アイドル状態の認知状態のベースラインが 10 分間記録されます。

オープンループ介入:

フェーズ II では、すべての参加者 (グループ 1 ～ 2) が同じ一連のタスクを実行します。今回は Sparrow Link tAN デバイスを装着し、グループ 1 は認知状態に影響を与えるための最適な設定を決定するために研究者によって制御されるアクティブな tAN を体験します。 。

クローズドループ介入:

フェーズ III では、フェーズ I で決定された認知状態の定量化に関する情報と、フェーズ II で決定された認知状態への影響に関する情報を使用して、アクティブ tAN (グループ 1 のみ) を使用した閉ループ介入システムを作成します。捜査チーム。 どちらのグループもフェーズ I およびフェーズ II と同じ一連のタスクを実行しますが、グループ 1 はアクティブな tAN を受け取り、グループ 2 は受け取りません。

タスク ストレス、注意力の喪失、サイバーシックを誘発することが示されている実験パラダイムとメカニズムを使用して、研究参加者から生理学的反応を引き出します。 これらの応答は、対象の認知状態を自動的に特徴付けるためのデータを生成し、さまざまなレベルの手動 tAN がこれらの状態にどのような影響を与えるかを判断し、閉ループ神経刺激システムの有効性をテストするために使用されます。 これらのパラダイムとメカニズムについては以下で説明します。

マルチ属性タスク バッテリー (MATB) マルチ属性タスク バッテリーは、オペレーターのパフォーマンスと作業負荷を評価するために設計されたコンピューター ベースのタスクです。 MATB は、航空機の乗組員が飛行中に実行する活動に類似した一連のタスクのベンチマークを提供しますが、パイロット以外の個人でも使用できます。 MATB では、動的リソース管理の監視とタスク追跡の同時パフォーマンスが必要です。 複数のタスクの同時実行は MATB の中心的な機能であり、ほとんどの運用システムと一貫性のある機能であり、研究プラットフォームとして役立ちます。 この場合、Python で書かれた MATB 実験環境のオープンソース実装である OpenMATB を使用します (Cegarra, et al. 2020)。

フランカー タスク フランカー タスクは、処理能力と選択的注意を測定するために使用できます (Eriksen、1974)。 フランカータスクでは、参加者は、標的の刺激と一致するか一致しない可能性のある側面の刺激を無視しながら、中心の標的の刺激に反応する必要があります（Eriksen、1974）。 これらのタスクは、反応に許される時間が減少するか、より多くの矛盾する情報が導入されることにより、時間の経過とともにより困難になります。 被験者の反応とエラー率を使用して、被験者の注意力とストレスレベルを測定できます。 これらのメトリクスを自己報告データと組み合わせて、ラベル付きデータセットを作成するために使用できます。 必要に応じて、タスクを数値や形状で変更して、バリエーションや複雑さを追加することもできます。

GradCPT 継続的なパフォーマンス課題では、参加者は頻繁な刺激に反応し、頻度の低い刺激には反応しないことが求められます (Robertson et al., 1997)。 GradCPT は、段階的な遷移を使用することで、トライアル間の視覚刺激のオフセットとオンセットを排除します。 結果として、GradCPT は内部の注意制御への依存度が高く、生理学的手法を使用して持続的な注意のプロセスを研究するのに役立ちます。 GradCPT タスクは、被験者の持続的かつ選択的注意と反応阻害をテストするために使用されます。 タスクへの注意が不十分な場合、意図しない入力や誤った入力が発生する可能性があります。 画像は、100%、75%、50%、25%、0% の画像コヒーレンスで最初の画像が 2 番目の画像に移行することを示しています。 参加者は都市のシーンが提示されるたびにボタンを押すよう要求され（試験の90％）、残りの10％の試験でまれに山岳シーンが提示された場合は回答を差し控える（Fortenbaugh, et al., 2017）。 初期移行期間は 800 ミリ秒で、時間の経過とともにランダム化または短縮して、タスクの難易度と差異を増加させることができます。

サイバー酔いの刺激メカニズム サイバー酔いは、仮想現実 (VR) 体験中および体験後の両方で、一部のユーザーが従来の乗り物酔いに似た症状を示す傾向に関連しています。 これは、ユーザーが静止していることが多いが、シミュレーションの没入型の視覚的側面の結果として、自分が動いているという説得力のある感覚を持つという点で、乗り物酔いとは異なります (LaViola Jr、2000)。 サイバーシックの症状には、めまい、吐き気、立ちくらみが含まれます (Davis & Nalivaiko、2014)。また、潜伏期間 (Stauffert et al. 2020) や制御不能 (Davis & Nalivaiko、2014) など、サイバーシックを誘発する要因がいくつか知られています。 。 没入型 VR 体験では、サイバーシックに対する感受性の有病率は 20 ～ 95% の範囲です (Yildirim、2020)。

センシング技術 このセクションでは、実験中に刺激に対する生理学的反応を記録し、認知状態の測定基準を特徴付けるために使用される技術について説明します。

脳波検査 (EEG) 脳波検査 (EEG) は、頭皮に電極を配置することによって脳の電気活動を記録します。 EEG を使用する主な利点の 1 つは、非侵襲的であることです。つまり、脳活動を研究するための安全でリスクの低い方法であることを意味します。 また、fMRI や MEG と比較すると比較的安価です。 EEG は時間分解能が高く、ミリ秒の時間スケールでイベントを捕捉します。 ただし、EEG の欠点は、電極が頭皮に配置され、脳と電極の間に非神経組織の複数の中間層があるため、空間分解能が非常に限られていることです。 これにより、信号が分散され、脳内の周辺構造に大きく偏ることになります。

EEG は認知状態や感情を推定するための便利なツールであり、他の生理学的マーカーを監視する他のセンシング モダリティと組み合わせると、より強力になります。 EEG と他のモダリティを組み合わせると、認知状態の検出と定量化の確率が高まります (Kartsch et al., 2018; Yasemin et al., 2019; Antonenko et al., 2010)。

Galea バイオセンシング スイートは、10 個のアクティブ EEG 電極と 2 個のパッシブ EEG 電極をサポートしています。 10 個のアクティブ電極は正中線に沿って前頭葉、頭頂葉、後頭葉に配置されています。 具体的には、それらの位置は、EEG 記録の 10-10 システムで示されるように、F1、F2、C3、CZ、C4、P3、P4、PZ、O1、O2 です。 2 つのパッシブ電極はヘッドセットのフェイスマスク内に配置されており、10-10 システムで示されるように Fp1 と Fp2 の位置を測定します。

Galea システムに含まれるアクティブ EEG 電極は、導電性ポリマーで形成された櫛を使用しており、髪やその他の障害物を通して頭部との安定した接触を提供します。 パッシブ EEG 電極は銀/塩化銀 (Ag/AgCl) で作られており、被験者の額に接触します。 このデバイスには、ユーザーの耳に取り付けるクリップが 2 つ付いています。 これらのイヤー クリップはコモン モード信号を除去し、EEG 電極の基準電圧として機能します。

顔面筋電図検査 (EMG) 筋電図検査 (EMG) は、筋肉とそれを制御する神経細胞 (運動ニューロン) の測定に関連しています。 EMGを測定するには、電極を皮膚に配置するか、筋肉に挿入して電気活動を検出します。 結果として得られる信号は分析され、筋肉や神経の機能に関する情報が提供されます。

Galea バイオセンシング スイートには、ヘッドセットの XR コンポーネントに取り付けられるフェイス マスクの周囲にドライ EMG 電極が含まれています。 これらの電極は顔の筋肉の活動を測定し、XR ヘッドセットで顔を覆ったときの顔のポーズの推定を可能にします。 眉毛を上げる前頭筋、眉毛を下げる眉間圧筋、上眉筋、皺筋をターゲットにするために、3 対の電極が異なる方向で眉毛の上に配置されます。 追加の電極ペアが各頬に配置され、唇と頬を動かすことができる大頬骨筋と小頬骨筋をターゲットにします。 電極は、Ag/AgCl でコーティングされた標準的な乾燥した平坦な電極です。

光電脈波計 (PPG) 光電脈波計 (PPG) は、皮膚の表面に近い血管内の血流を測定する非侵襲的な方法です。 PPG は、特定の領域の血液量に関する情報を提供し、脈拍数や酸素飽和レベルを推測するために使用できます。 この情報は、精神活動に関連する生理学的パラメータの変化を監視することにより、認知状態の定量化に貢献できます。 PPG は脈拍変動を測定するために使用でき、これは心拍数変動に非常に近似します (Chuang et al., 2015)。 心拍数変動 (HRV) は、連続する心拍間の時間変動の尺度です。 心拍数、呼吸、血圧などの機能を調節する自律神経系の活動に関する情報が得られます。 研究では、HRV が認知状態の有用な指標となり得ることが示されています (McDuff et al., 2014)。 例えば、HRV の低下は高レベルのストレス、不安、うつ病と関連しており、HRV の上昇は気分、認知能力、全体的な幸福感の改善と関連しています (McDuff et al., 2014)。

HRV は、交感神経系と副交感神経系の間のバランスに関する情報も提供します。 高い HRV は 2 つのシステム間のバランスが取れていることを示し、低い HRV は一方のシステムが他方のシステムよりも優位であることを示します。 さらに、HRV は精神的努力と認知負荷の信頼できる指標であることがわかっています (Solhjoo et al., 2019)。 たとえば、問題解決や意思決定など、精神的に負担のかかる作業に従事すると、HRV が低下することがわかっています。 この HRV の低下は、精神的努力と認知的負荷のマーカーとして使用でき、認知状態の経時的な変化を監視するために使用できます。

PPG センサーは、Galea バイオセンシング スイートに取り付けられたイヤー クリップの 1 つに統合されています。 クリップは耳たぶに配置されるため、他の場所に比べて非常に高い信号対雑音比（SNR）信号が得られ、心電図と比較した場合、心拍数モニタリングの十分な代替品となります（Vescio et al., 2018; Weiler et al.、2017)。

皮膚電気活動 (EDA) 皮膚電気活動 (EDA) は、汗腺活動の変化によって引き起こされる皮膚の電気伝導度の変化を指します。 EDA は、電極を皮膚に取り付け、皮膚のコンダクタンスまたはインピーダンスの変化を記録することによって測定できます。 どちらの方法でも、皮膚コンダクタンスの変化に関する適切な情報が得られます。 汗腺の活動は、特にストレスや不安などの感情的興奮の増加と関連していることが多く、EDA は、覚醒、注意、感情状態の変化を評価するために使用される確立された生理学的尺度です (Leiner et al., 2012)。 ただし、EDA の制限は、ベースラインに対する皮膚コンダクタンスの変化に関する情報のみを提供し、コンダクタンスの変化がどのような特定の認知状態に関連付けられているかを示さないことです。

Galea は額から EDA を測定し、より周辺の測定位置に同様のレベルの情報を提供します (Hossain et al.、2022)。

眼電図検査 (EOG) Galea バイオセンシング スイートは、目の電気活動を測定する統合型 EOG をサポートしています。 このシステムは、垂直軸と水平軸に沿って目の動きを検出します。 これらの動きが発生すると、目の動きが双極子として機能し、記録できる大きな測定可能な変動を引き起こします。

EOG を使用して正確な目の位置を推定することは困難ですが、EOG 情報を使用して、他の神経信号および生理学的信号に関連して注意やその他の認知指標を推定することは可能です (Perdiz et al., 2017; Morton et al., 2022)。 Galea の EOG センサーは、EMG フェイス センサーと同じ平らな Ag/AgCl 電極を使用します。 垂直 EOG の場合は右目の上下に、水平 EOG の場合は左右の目の外周に配置されます。

視線追跡と瞳孔測定 視線追跡は、目の動きをリアルタイムでマッピングする赤外線画像センサーを使用して実現されます。 視線は注意力の間接的な尺度となり、個人が異なる刺激間でどのように注意を移し、注意リソースに優先順位を付けるかを知ることができます (Ziv、2016)。 瞳孔測定やその他の生理学的モニタリング技術と組み合わせた視線追跡により、ストレスやその他の要因による注意力の低下に関する洞察が可能になります（Miller & Unsworth、2020）。 視線追跡は、被験者が刺激にいつ集中しているのか、またいつ焦点を移しているのかを理解するのに役立ちます (Armstrong と Olatunji、2012)。

瞳孔測定は、さまざまなシナリオや刺激に応じた瞳孔サイズの変化を測定するものです。 瞳孔測定は、アドレナリン作動性活性、特に脳内のノルアドレナリン活性の間接的な測定であるため、認知増強の分野では重要です。 ノルアドレナリンは覚醒と注意力に関連しているため、これは役に立ちます。 ノルエピネフリンは虹彩の拡張筋を活性化することで瞳孔の拡張を引き起こすため、瞳孔の調節にも関与しています。 アドレナリン作動性活動を検出し、tAN でそれを調節する能力により、さまざまなストレスや乗り物酔いに関連する症状を軽減することができます (Badran et al., 2018; Molefi et al., 2023)。

Galea バイオセンシング スイートには、統合された Varjo XR-3 ヘッドマウント ディスプレイ (HMD) が含まれています。 これらの HMD は赤外線アイ カメラを使用して視線、目の動き、瞳孔測定を追跡します。 統合された視線追跡および瞳孔測定システムは 200 Hz でサンプリングし、注意と集中力の微妙な変化を検出できます。

神経刺激技術 経皮的耳介神経刺激 (tAN) は、耳介の三叉神経と迷走神経の両方を標的とするパラダイムです。 最近、耳介は、オピオイド離脱、慢性腹痛、薬剤耐性てんかんなど、さまざまな病状における神経調節の標的となっています（Kaniusas et al.、2019）。 tAN は、左耳 (耳介) の上に配置された小型の非侵襲性デバイスを介して、穏やかな電気刺激を与え、主要な皮膚分節領域のいくつかの脳神経枝を調節します。 これらの領域は、いくつかの脳神経 (V、VII、IX、X) および後頭神経の求心性感覚神経支配を覆うか、それらに隣接しています。 その結果、tAN刺激は注意力レベルの維持（Sharon et al., 2020）、急性ストレスの軽減（Ylikoski et al., 2020）、吐き気の軽減（Molefi et al., 2023; Espinoza-Palavicino et al., 2020）に影響を与える可能性があります。 al.、2023;Eren et al.、2018）。

tANはまた、乗り物酔い（MS）および空間逸脱（SD）の症状を軽減する可能性がある（Molefi et al., 2023; Espinoza-Palavicino et al., 2023）。 迷走神経および三叉神経の求心性神経は、脳内の主要な中継点である孤束核 (NTS) に投射します。 NTS には三叉神経前庭迷走神経回路が含まれており、MS において重要な役割を果たしています (Babic & Browning、2014)。 また、脊髄路、後野、視床下部、小脳、前庭/迷路系、さらには大脳皮質からも直接的または間接的に入力を受けており、これらはすべて悪心と嘔吐を制御する延髄反射の調節において重要な役割を果たしています（Babic および Babicブラウニング、2014)。 tANはまた、ノルエピネフリン産生のための主要な脳核である青斑核を調節し、MSの症状を軽減すると仮説が立てられている(Badran et al., 2018)。 これらの関連性は、tAN が MS を調節し、XR シミュレーションに関連するサイバーシック症状の影響を軽減できる経路を示唆しています。