Muse は脳活動を感知するヘッドバンド です。このデバイスは4つの脳波(EEG)センサーを介して脳活動を測定します。付属のモバイルアプリはEEG信号を音声フィードバックに変換し、 ヘッドフォン を介してユーザーに送ります。[ 1 ] Museは、カナダのオンタリオ州トロントに 拠点を置く企業であるInteraXonによって製造されています。[ 2 ] 同社は2007年にAriel Garten 、Trevor Coleman、Chris Aimoneによってカナダのオンタリオ州トロントで設立されました。[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] Muse製品の開発は2003年に始まり、数回の資金調達の後、2014年5月に一般公開されました。[ 2 ] 同社は2018年に、心拍数、呼吸、体の動きも測定できるMuse 2を発売しました。
2022年8月にBDC Capitalとカナダ輸出開発公社が主導したInteraXonの950万ドルのシリーズCラウンドでは、脳の健康プラットフォームとアクセシビリティの改善に関する研究に資金が投入され、Museセンサーを仮想現実環境に統合するための2022年のVR SDKコラボレーションなどのパートナーシップが結ばれました。[ 7 ] これらの取り組みにより、2025年3月にMuse S Athenaを導入することが可能になりました。これは、EEGと機能的近赤外線分光法(fNIRS)を組み合わせた、ハイブリッドな脳活動と血流モニタリングを実現する初の消費者向けヘッドバンドです。[ 8 ]
この装置は、鳥のさえずりの音を通して、よりリラックスした状態に対応する脳波を表現し、嵐の音を通して、より高い脳活動を表現することによって作動する。[ 9 ]
MuseはERP 研究に使用できることが実証されており、低コストで迅速に導入できるという利点があります。具体的には、N200 、P300 、そして報酬ポジティブ性 を容易に定量化できます。[ 10 ]
また、健康や福祉から科学・医学研究に至るまで、幅広い用途に広く使用されています。[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]
ヘッドバンドを使用すると深いリラックス状態に達するのに役立つと言われています。[ 18 ]
Museは耳の上に装着し、 Bluetooth 経由でモバイルアプリに接続します。Museを使用することでバイオフィードバックが可能になります。これは、装着することで実際に脳波を変化させると主張する Thync のようなデバイスとは異なります。[ 19 ]
アプリ内の専用の進捗状況追跡ダッシュボードには、落ち着き、中立、活発な状態に費やした時間に基づくセッションスコア、継続的な使用のストリーク、脳活動パターンの履歴が表示されます。ユーザーはグラフを確認し、落ち着きの割合を達成することで「鳥」などの仮想報酬を獲得して、継続的な練習のモチベーションを高めることができます。
サードパーティソフトウェアの統合 より広範なデータ管理のために、アプリはサードパーティ製アプリケーションとの統合をサポートしており、生のセッションデータをエクスポートしたり、瞑想や睡眠の指標を同期するためのApple Healthや、同様の健康データ共有のためのGoogle Fitとの互換性を備えています。[ 20 ]
MuseヘッドバンドのBluetooth Low Energyプロトコルにより、InteraXonの公式エコシステムを超えて機能を拡張するサードパーティ製アプリケーションの開発が可能になりました。Petal MetricsやオープンソースのMuseLSLライブラリなどのデスクトップツールは、Windows、macOS、Linuxプラットフォームをサポートし、研究やクリエイティブアプリケーションのための生のセンサーデータへの直接アクセスを提供します。[ 21 ] [ 22 ]
研究ワークフロー向けに、これらのアプリケーションはLab Streaming Layer(LSL)統合を提供します。これは、神経科学で複数のデータストリームをミリ秒未満の精度で同期するために広く採用されているプロトコルです。[ 22 ] [ 23 ] これにより、研究者はMuse EEG記録をアイトラッキング、モーションキャプチャ、または実験刺激のタイムスタンプと統合されたデータ収集パイプラインで組み合わせることができます。
Open Sound Control(OSC)ストリーミングサポートは、TouchDesigner、Max/MSP、Pure Dataなどのクリエイティブコーディング環境や、UnityやUnreal Engineなどのゲームエンジンとの統合を容易にし、インタラクティブなアートインスタレーションや脳活動に連動したリアルタイムのオーディオビジュアルパフォーマンスを実現します。これらのアプリケーションは、`/muse/eeg`や`/muse/acc`などの標準OSCメッセージ形式を使用して、設定可能なネットワークアドレスにデータをストリーミングします。[ 24 ]
サードパーティツールのデータ記録機能には、カスタマイズ可能なチャンネル選択とPython(MNE-Python、Pandas、NumPy)、MATLAB(EEGLAB、FieldTrip)、Rなどの解析ソフトウェアと互換性のあるミリ秒精度のUnixタイムスタンプを備えたCSVエクスポートが含まれます。[ 25 ] この研究指向の機能セットにより、Museヘッドバンドは学術的な神経科学教育と低コストの脳コンピュータインターフェースのプロトタイピングへの入り口として位置付けられています。
サードパーティ製のソフトウェアツールは、データ取得と分析のための合理化されたワークフローを提供することで、学術界への導入障壁をさらに下げました。Lab Streaming Layer(LSL)統合をサポートするアプリケーションにより、研究者はMuse EEGデータを他の生理学的ストリームや実験刺激と同期させることができ、認知神経科学やヒューマンコンピュータインタラクションにおけるマルチモーダル研究を促進します。[ 23 ] [ 26 ]
Metricsのようなツールは、Python、MATLAB、Rなどのソフトウェアパッケージでの出版グレードの分析に適したミリ秒精度のタイムスタンプ付きのCSV直接エクスポートを提供し、カスタムデータ解析パイプラインの必要性を排除します。[ 25 ] この研究指向のソフトウェアのエコシステムは、世界中の大学や研究機関で神経科学教育や脳コンピューターインターフェース研究のためにMuseヘッドバンドが採用されることに貢献しました。
大規模なグローバルインパクト Museデバイスは、ガイド付き瞑想、進捗状況の追跡、EnsoというAIコーチを備えたiOSおよびAndroidアプリと統合されており、NASAの宇宙飛行士の訓練を含む世界中で50万人以上のユーザーに採用されています。[ 27 ] 査読済みの検証では、スペクトル分析と前頭アルファ非対称性に関するヘッドバンドのEEG精度が臨床グレードのシステムに匹敵することが確認されています。[ 28 ] 独立した研究では、短いセッション後のマインドフルネスの改善や、睡眠重視モデルを継続的に使用することで睡眠の質が20%向上するなどのメリットが示されています。[ 29 ] [ 30 ]
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