2016 Fiscal Year Annual Research Report
視覚刺激入力に対する多チャンネル頭皮脳波からのスパース検波：低空間解像度の克服
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15H04002
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
田中 聡久 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (70360584)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
曹 建庭 埼玉工業大学, 工学部, 教授 (20306989)
東 広志 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70734474)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 信号処理 / 脳波 / ブレイン・コンピュータ・インタフェース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
周期的な視覚刺激によって脳に誘発される定常状態視覚誘発電位 (SSVEP; Steady State Visual Evoked Potentials) は脳コンピュータインタフェースに広く用いられている．SSVEP を用いた BCI には，視覚刺激に利用できる周波数が少ないためコマンド数が制限されるという問題がある．
これらの問題に対する解決として，平成28年度は以下の実績を得た．
まず，信号構造を利用した頭皮脳波からの情報抽出を試みた．具体的には，脳波計測用電極の空間配置情報や脳部位接続性といった信号構造を，部分空間制約として既存の信号処理手法に組み込む枠組みを開発した．これらを頭皮脳波における事象関連電位と定常的視覚誘発電位の抽出に適用した．サンプル数が少ない場合や信号長が短い場合において，提案手法は過学習による抽出精度の低下を改善できることが分かった．
つぎに，視覚刺激の波形をコマンドに用 いることを提案した．刺激呈示時の脳波の，刺激周波数におけるフーリエ係数を特徴量として，サポートベクターマシンを利用し刺激波形を識別した．その結果，15 Hz 以下の周波数での識別率は 80 % 程度の識別率が得られた．
また，この他にも，脳波信号に対して様々な解析アルゴリズムを開発し，有用な脳情報抽出を試みた．具体的には，多チャンネル脳波エネルギー動態変化ための積算アルゴリズム及び実時間計算有効なアルゴリズムを開発した．次にテンソル分解の方法で脳波の解析を試みた．さらに，SSVEPによる実時間携帯電話システムの試作を成功した．
さらに，周波数と位相を混合させた視覚刺激に対して誘発するSSVEPのスパース検波アルゴリズムを開発し，90%以上の精度でデコードできることに成功した．さらに，フィルタバンクを用いることで，効率的にデコードできることを示した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成28年度は，データ解析手法の開発を行い，BCIデータセットによって手法の評価を行ない，有効性を示した．さらに，定常的視覚誘発電位を基にした，画像を呈示したときの情動変化をモニタリングするための指標の基礎検討を行なった．国際情動画像システム（IAPS）を用いた実験環境を構築した．現在は予備実験が終了し，本実験として，被験者15名程度を目指して，脳波計測を行なっている．
開発した脳波データ解析手法を利用し，脳死判定(BDD)と脳・コンピュータインタフェース(BCI)データセットによって手法の評価を行ない，有効性を示した．さらに，定常的視覚誘発電位を基にした刺激器開発の基礎検討を行なった．脳波実験として，被験者や患者25名程度を目指して，脳波計測を行なっている．
また，さらに，周波数と位相を混合させた視覚刺激に対して誘発するSSVEPのスパース検波アルゴリズムに関しては，この分野のトップジャーナルである IEEE Transactions on Biomedical Engineering に投稿した（現在査読中）．また，SSVEPのフィルタバンクを用いた手法に関しては，Journal of Neural Engieering（SCI Impact factor 3.493）に掲載された．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度は最終年度として，いままでの「周波数×位相」の刺激呈示パラダイムを，「周波数×位相×波形」の新たなパラダイムに拡張し，コマンド数の爆発的な増加を目指す．また，この刺激の効果的なスパースデコーディングアルゴリズムを構築する．
さらに，これまでに開発したSSVEPによる携帯電話システムを利用し，LEDによる刺激器の周波数など最適な刺激の実験的な検討，また，脳死判定システムの構築や試作への応用を検討する．
また，これまでに開発したSSVEPの抽出方法を利用し，情動に関連する脳活動パターンを明らかにする．実験には国際情動画像システム（IAPS）に収録される画像群を用いる．IAPSでは，複数の参加者によって評価された指標（覚醒度と快・不快度）が画像に付与されている．画像を点滅させたときのSSVEPの応答から，画像の情動指標を推定する．この実験を通して，情動を誘発するイベントを処理する脳メカニズム，また，情動変化を表す生理指標を明らかにする．
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