2017 Fiscal Year Annual Research Report
Sparse detection from multi-channel surface electroencephalogram response to visual stimuli
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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 | 脳波 / ブレインコンピュータインタフェース / ブレインマシンインタフェース / 視覚刺激 / 視覚野 / 情動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
定常的視覚誘発電位（SSVEP）の検出方法については，当初の研究計画で意図したような，信号の発現箇所を特定しながら周波数や位相を抽出できる手法を開発することができた．これは大きな進歩である（Morikawa et at., Journal of Neuroscience Methods, in press）．さらに，これまでは視覚刺激としてon-offの2値刺激を用いるのが一般的であったが，sin波や三角波による刺激の変調を作成し，これを被験者に提示したところ，波形が区別できるようになった．
その一方で，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した．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た．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実験を行った．結果として，情動指標に従い4クラスに脳波を識別する実験において約80％の識別精度を達成した．
また，SSVEPによるオンラインBCIシステムを開発し，脳波で携帯電話をかけることができるようにした．視覚刺激として，タブレットフリッカ刺激器及び市販の携帯電話とのインタフェスを作成した．また、人間の視認性が低い高周波数のLEDフリッカ刺激器及び駆動プログラムを製作した．目的成分抽出手法は正準相関分析(CCA)などを開発した．その他、脳死判定ためのアルゴリズムの開発、テンソル分解による画像処理法を開発した。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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