本研究では、脳波BMIを用いて、拡張現実として患肢断端に投影された幻肢像を制御し、この幻肢像を自身の幻肢を動かすつもりで制御する訓練を行うことで幻肢痛を減弱させるEEG-NFを開発し、実際の幻肢痛患者に適用し、痛みの減弱率を評価することを目的とする。幻肢痛は、手足の切断後や腕神経叢引き抜き損傷などの求心路の部分的もしくは完全な障害後に生じる慢性疼痛である。失った手などが未だあるように感じ、感覚がないはずの部分に強い痛みを感じる。単肢切断患者の50-80%に生じる。有効な治療薬は少なく、しばしば難治であり長期間にわたり患者の生活を障害する。しかし、幻肢痛の原因は明らかでなく、有力な仮説の一つとして、失った手足に対応する感覚運動野での皮質活動に異常な可塑的変化が生じることが指摘されている。我々は、先行研究において、脳磁計を用い上肢運動の情報を抽出し、ロボットや映像の手を制御するBrain-Machine Interface(BMI)を開発し、これを用いたニューロフィードバックにより幻肢痛が減弱することを明らかにした。本研究では、脳磁計の代わりに、普及が容易な脳波計を用いるとともに、拡張現実を用いたニューロフィードバックを開発し、幻肢痛治療法を開発する。今年度は、脳磁計BMIの技術を脳波に適用し、脳波BMIを実現した。特に、手の運動情報を抽出するための最適な電極配置や脳波特徴を同定し70-80%の精度で上肢の運動情報を脳波から推定できることを明らかにした。さらに同BMIに基づいて、拡張現実の幻肢像を制御するシステムを作成した。また、開発したシステムを幻肢痛患者が用いて、幻肢を動かすつもりで拡張現実の幻肢像を制御する訓練を開始した。