2018 Fiscal Year Annual Research Report
High-speed Character Input Using EEG by Control of Visual Stimulus Presentation Timing
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16K00263
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
深見 忠典 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (70333987)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | BCI / 脳波 / 文字入力 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，ディスプレイ上の候補文字の呈示を工夫することで，同時に異なる二種類の脳波であるP300とSSVEPを発生させ，それらを効率良く分離する独自の技術により文字入力を高速化することである。その実現において課題となっていた二点について取り組んだ。
一点目は，文字入力の際に二成分のどちらをより重視するかである。P300は人間の判断や認知を反映した能動的な応答であるが，計測時の状態など様々な要因による影響を受けやすい。一方SSVEPは，視覚刺激の注視のみで出現する受動的な応答であり，人間の状態に依存せず安定的に取得することができる。よって，文字入力では人間の意思をより反映している前者を重視すべきであるが，ユーザにより最適値は異なる。本研究では，文字判定において振幅に基づく評価指標を設定し，正答率を最大にするウェイトの探索を行った。結果として，SSVEPよりP300のウェイトを高くすることにより高正答率を得たユーザは全体の８３％であった。現在リアルタイムでのウェイト変更に対応できておらず，今後時々刻々変化するユーザの状態を反映した設定方法について検討したい。
二点目として，長時間の計測において，ユーザの状態をいかに安定的に保つかである。計測時間の増大に伴う疲労等によるユーザの入力意欲や集中力の低下は，P300の出現に影響を与える。そこで，それを緩和する方策として，入力中のユーザに文字入力が完了するまで，常に計算機による途中段階での評価（入力がうまくいっているか）を知らせる仕組み（視覚的フィードバック）を加えた。これによりユーザ自身に現状の入力意欲や集中力等に対して改善の機会を与えることが可能となる。結果として，従来の呈示法に比べて，正答率の向上が見られた。今後は，被検者数を増やし，統計的な観点からその有効性について評価を行いたい。
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