慶應義塾研究者情報データベース

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2021年04月

  -

  2023年03月

  独立行政法人日本学術振興会, 特別研究員（DC1）

• 2021年08月

  -

  2023年03月

  慶應義塾大学大学院, Research Assistant

• 2023年04月

  -

  継続中

  慶應義塾大学, 理工学部 生命情報学科, 助教（有期）

学歴 【 表示 ／ 非表示 】

学歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2015年04月

  -

  2019年03月

  慶應義塾大学, 理工学部, 生命情報学科

• 2019年04月

  -

  2020年09月

  慶應義塾大学, 理工学研究科, 基礎理工学専攻

• 2020年09月

  -

  2023年03月

  慶應義塾大学, 理工学研究科, 基礎理工学専攻

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Rapid-IAF: Rapid Identification of Individual Alpha Frequency in EEG Data Using Sequential Bayesian Estimation

  Seitaro Iwama, Junichi Ushiba

  IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering （Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)）  32   915 - 922 2024年

  筆頭著者,  ISSN  1534-4320

  • Access to Document (DOI)

• High-density scalp electroencephalogram dataset during sensorimotor rhythm-based brain-computer interfacing

  Seitaro Iwama, Masumi Morishige, Midori Kodama, Yoshikazu Takahashi, Ryotaro Hirose, Junichi Ushiba

  Scientific Data 10 （ 385 ） 1 - 7 2023年06月

  査読有り

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  Real-time functional imaging of human neural activity and its closed-loop feedback enable voluntary control of targeted brain regions. In particular, a brain-computer interface (BCI), a direct bridge of neural activities and machine actuation is one promising clinical application of neurofeedback. Although a variety of studies reported successful self-regulation of motor cortical activities probed by scalp electroencephalogram (EEG), it remains unclear how neurophysiological, experimental conditions or BCI designs influence variability in BCI learning. Here, we provide the EEG data during using BCIs based on sensorimotor rhythm (SMR), consisting of 4 separate datasets. All EEG data were acquired with a high-density scalp EEG setup containing 128 channels covering the whole head. All participants were instructed to perform motor imagery of right-hand movement as the strategy to control BCIs based on the task-related power attenuation of SMR magnitude, that is event-related desynchronization. This dataset would allow researchers to explore the potential source of variability in BCI learning efficiency and facilitate follow-up studies to test the explicit hypotheses explored by the dataset.

  • Access to Document (DOI)

• Thirty-minute motor imagery exercise aided by EEG sensorimotor rhythm neurofeedback enhances morphing of sensorimotor cortices; A double-blind sham-controlled study

  Midori Kodama*, Seitaro Iwama*, Masumi Morishige, Junichi Ushiba

  Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991) （Oxford University Press (OUP)）  in press （ 11 ） 6573 - 6584 2023年01月

  筆頭著者, 査読有り,  ISSN  1047-3211

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  Neurofeedback training using electroencephalogram (EEG)-based brain-computer interfaces (BCIs) combined with mental rehearsals of motor behavior has demonstrated successful self-regulation of motor cortical excitability. However, it remains unclear whether the acquisition of skills to voluntarily control neural excitability is accompanied by structural plasticity boosted by neurofeedback. Here, we sought short-term changes in cortical structures induced by 30 min of BCI-based neurofeedback training, which aimed at the regulation of sensorimotor rhythm (SMR) in scalp EEG. When participants performed kinesthetic motor imagery of right finger movement with online feedback of either event-related desynchronisation (ERD) of SMR magnitude from the contralateral sensorimotor cortex (SM1) or those from other participants (i.e. placebo), the learning rate of SMR-ERD control was significantly different. Although overlapped structural changes in gray matter volumes were found in both groups, significant differences revealed by group-by-group comparison were spatially different; whereas the veritable neurofeedback group exhibited sensorimotor area-specific changes, the placebo exhibited spatially distributed changes. The white matter change indicated a significant decrease in the corpus callosum in the verum group. Furthermore, the learning rate of SMR regulation was correlated with the volume changes in the ipsilateral SM1, suggesting the involvement of interhemispheric motor control circuitries in BCI control tasks.

  • Access to Document (DOI)

• Two common issues in synchronized multimodal recordings with EEG: Jitter and Latency

  Seitaro Iwama, Mitsuaki Takemi, Ryo Eguchi, Ryotaro Hirose, Masumi Morishige, Junichi Ushiba

  bioRxiv 2022年12月

  筆頭著者

  • Access to Document (DOI)

• Beta rhythmicity in human motor cortex reflects neural population coupling that modulates subsequent finger coordination stability

  Iwama S., Yanagisawa T., Hirose R., Ushiba J.

  Communications Biology （Communications Biology）  5 （ 1 ） 1375 2022年12月

  査読有り

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  Human behavior is not performed completely as desired, but is influenced by the inherent rhythmicity of the brain. Here we show that anti-phase bimanual coordination stability is regulated by the dynamics of pre-movement neural oscillations in bi-hemispheric primary motor cortices (M1) and supplementary motor area (SMA). In experiment 1, pre-movement bi-hemispheric M1 phase synchrony in beta-band (M1-M1 phase synchrony) was online estimated from 129-channel scalp electroencephalograms. Anti-phase bimanual tapping preceded by lower M1-M1 phase synchrony exhibited significantly longer duration than tapping preceded by higher M1-M1 phase synchrony. Further, the inter-individual variability of duration was explained by the interaction of pre-movement activities within the motor network; lower M1-M1 phase synchrony and spectral power at SMA were associated with longer duration. The necessity of cortical interaction for anti-phase maintenance was revealed by sham-controlled repetitive transcranial magnetic stimulation over SMA in another experiment. Our results demonstrate that pre-movement cortical oscillatory coupling within the motor network unknowingly influences bimanual coordination performance in humans after consolidation, suggesting the feasibility of augmenting human motor ability by covertly monitoring preparatory neural dynamics.

  • Access to Document (DOI)

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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• Cortico-cortical coupling of neural oscillations underlying human sensorimotor control (本文)

  岩間, 清太朗

  （慶應義塾大学大学院理工学研究科）  2022年

• Cortico-cortical coupling of neural oscillations underlying human sensorimotor control (要旨)

  岩間, 清太朗

  （慶應義塾大学大学院理工学研究科）  2022年

• Cortico-cortical coupling of neural oscillations underlying human sensorimotor control (審査報告)

  岩間, 清太朗

  （慶應義塾大学大学院理工学研究科）  2022年

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

• ブレイン・マシン・インターフェースからみた脳科学とリハビリテーション

  岩間 清太朗, 牛場 潤一

  理学療法-臨床・研究・教育 30 （ 1 ） 3 - 6 2023年09月

  筆頭著者

  • Access to Document (DOI)

• 運動学習と「オブジェクト・ベースド・ラーニング 」― 神経科学の見地から―

  岩間 清太朗*, 小久保 智淳*, 牛場 潤一, (*:equally contributed)

  The KeMCO Review 1 2023年04月

  筆頭著者

• ブレイン・マシン・インターフェースとニューロリハビリテーション

  牛場潤一, 岩間 清太朗

  医学のあゆみ 275 （ 12, 13 ） 1240 - 1245 2020年12月

• Mechanisms, Evidences, and Meta-analysis in Brain-Machine Interface Based Motor Exercise

  Junichi Ushiba, Seitaro Iwama, Meigen Liu

  The Japanese Journal of Rehabilitation Medicine （Japanese Association of Rehabilitation Medicine）  57 （ 10 ） 956 - 964 2020年10月

  ISSN  1881-3526

  • Access to Document (DOI)

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 次世代先端分野探索研究(新任者研究推進費)

  2023年06月

  -

  2024年03月

  慶應義塾先端科学技術研究センター, 未設定

• 感覚運動ネットワークの再編成を誘導する標的定位型ニューロフィードバック法の開発

  2021年04月

  -

  2024年03月

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業 特別研究員奨励費, 岩間 清太朗, 特別研究員奨励費, 未設定

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  本研究の目的は、運動関連脳領域の活動パタンから同定される感覚運動ネットワークを標的とした神経機能修飾技術の概念実証である。上肢運動機能に関連する脳内ネットワークの機能変化を誘導するニューロフィードバック法を開発するため、本年度は非侵襲な脳活動計測法である頭皮脳波から運動に関する情報のデコーディング技術について検討を進めた。
  半球間の位相同期性が感覚運動処理過程におけるひとつの介入焦点であることを、文献調査および今年度取得した健常成人30名のデータから見出した。また、補足運動野は従前の生理学研究から、運動計画の出力と両手運動の制御への関与が報告されている。この領域の興奮性と、接続する領域である一次運動野を一過的に調整し、その後に生じる行動課題パフォーマンスの変化を検討可能と着想した。
  そこで、不安定な両手運動の代表例である逆位相の両手運動に着目し、実験系の構築と予備検討を実施した。逆位相とは右手と左手で異なる指を動員することを指し、半球間の干渉により自発的に同じ指を動員する順位相へ転移する。ネットワークの再編成にともない、両手の独立性が向上するかを検証するため、行動学的に指の運動を記録するためのアクションカメラ映像、キーボードの入力タイミング記録を頭皮脳波計測下で行う実験系を構築した。指のタッピング運動に起因する体動を最小限にし、信号品質を担保するため、あごのせ台や体動に由来する信号を効果的に除去する独立成分分析を導入した。これにより、ハードウェアとソフトウェア、2つの観点から信号品質を改善するアプローチを実施したため、複数の被験者で安定的に行動課題中の頭皮脳波を計測し、脳波を実時間処理しフィードバックするシステムの構築が完了した。

• 潮田記念基金による博士課程学生研究支援プログラム

  2021年04月

  -

  2022年03月

  慶應義塾大学, 岩間 清太朗, 研究代表者

• Brain-Machine Interfaceを用いたヒト-機械相互学習過程の評価

  2020年04月

  -

  2021年03月

  2020年度AIPチャレンジ, 岩間 清太朗, 研究代表者

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• 若手研究奨励賞

  2022年08月, Motor Control 研究会

• 奨励表彰（第8回サイエンス・インカレ）

  2019年03月, 文部科学省

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 生命情報特別講義第２

  2024年度

• 生命系の数学

  2024年度

• 自然科学実験

  2024年度

• 基礎生命実験

  2024年度

• 生命情報実験Ｂ

  2024年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 生命系の数学

  慶應義塾大学

  2023年09月

  -

  継続中

• 生命情報総合演習

  慶應義塾大学

  2023年09月

  -

  継続中

• 自然科学実験

  慶應義塾大学

  2023年04月

  -

  継続中

• 生命情報実験

  慶應義塾大学

  2023年04月

  -

  継続中

• 生命情報特別講義

  慶應義塾大学

  2023年04月

  -

  継続中