AIにより物体レベルの視覚補綴実現へ前進(AI brings object-level vision prosthetics closer to reality)

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2026-06-02 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)

スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)の研究チームは、失明者向け視覚プロテーゼ(人工視覚)の実現に向け、AIを用いて「物体レベルの視覚認識」を可能にする新たな技術を開発している。従来の視覚プロテーゼは光や輪郭などの単純な視覚情報しか提示できず、利用者が周囲の物体を正確に認識することは困難だった。研究チームは、人間の視覚系が行う高次の物体認識処理をAIで再現し、その結果を脳刺激パターンへ変換する手法を検討している。これにより、単なる光点の知覚ではなく、「人」「椅子」「ドア」など意味を持つ対象を認識できる視覚補助の実現を目指す。AIはカメラ映像から重要な物体情報を抽出し、限られた刺激チャンネルでも有用な視覚情報を効率的に伝達する役割を担う。本研究は、コンピュータビジョン、人工知能、神経工学、ブレイン・マシン・インターフェース技術を融合したものであり、将来的には視覚障害者の自立支援や生活の質向上に大きく貢献することが期待される。

AIにより物体レベルの視覚補綴実現へ前進(AI brings object-level vision prosthetics closer to reality)
© 2026 EPFL

<関連情報>

モデル誘導型微小刺激による霊長類の視覚行動の制御 Model-Guided Microstimulation Steers Primate Visual Behavior

Johannes Mehrer, Ben Lonnqvist, Anna Mitola, Abdulkadir Gokce, Paolo Papale, Martin Schrimpf
arXiv  Submitted on 4 Oct 2025
DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.03684

Abstract

Brain stimulation is a powerful tool for understanding cortical function and holds promise for therapeutic interventions in neuropsychiatric disorders. Initial visual prosthetics apply electric microstimulation to early visual cortex which can evoke percepts of simple symbols such as letters. However, these approaches are fundamentally limited by hardware constraints and the low-level representational properties of this cortical region. In contrast, higher-level visual areas encode more complex object representations and therefore constitute a promising target for stimulation – but determining representational targets that reliably evoke object-level percepts constitutes a major challenge. We here introduce a computational framework to causally model and guide stimulation of high-level cortex, comprising three key components: (1) a perturbation module that translates microstimulation parameters into spatial changes to neural activity, (2) topographic models that capture the spatial organization of cortical neurons and thus enable prototyping of stimulation experiments, and (3) a mapping procedure that links model-optimized stimulation sites back to primate cortex. Applying this framework in two macaque monkeys performing a visual recognition task, model-predicted stimulation experiments produced significant in-vivo changes in perceptual choices. Per-site model predictions and monkey behavior were strongly correlated, underscoring the promise of model-guided stimulation. Image generation further revealed a qualitative similarity between in-silico stimulation of face-selective sites and a patient’s report of facephenes. This proof-of-principle establishes a foundation for model-guided microstimulation and points toward next-generation visual prosthetics capable of inducing more complex visual experiences.

医療・健康
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