2005 Fiscal Year Annual Research Report
ロボットアームの制御のための適応的ブレーン-コンピュータインタフェース(BCI)
| Project/Area Number |
17700221
|
|---|
| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
BERTHOUZE Luc 独立行政法人産業技術総合研究所, 脳神経情報研究部門, 研究員 (70357937)
|
|---|
| Keywords | BCI / EEG / robotics / reaching / fMRI |
|---|
| Research Abstract |
本年の目標は、EEGベースのBMIにおけるユーザーとインターフェース間の適応処理が脳のどの領域で行われているかを明らかにすることである。これらの領域を明らかにすることにより、EEGの電極配置の最適化が可能となり、良好な観測データの取得が期待できる。このため、fMRI測定を17名の被験者を用いて行った。タスクは典型的なEEGベースのBCIセッションをシミュレートすることである。被験者には右か左の刺激に従って右か左のボタンをある持続時間(メンタルステート)だけ押すことが要求される。メンタルステートが達成されたか否か、つまり正解の持続時間だけ押せたかどうかは、カラーコードによる間接的なフィードバックによって示される。被験者は左右の刺激のタイミングは知らされていない。実験結果の解析から、BCIにおいて観測されるメンタルステートの絞りこみと同様な傾向が見られることが明らかとなった。この際、パフォーマンスの低い状態(学習前)から高い状態(学習後)へ遷移するのは、比較的急速であった。しかし、学習前後の脳活動を比較しても、電極配置の最適化に継るような知見は得られなかった。ただ、特にACC領域近辺にある電極からは比較的有効な情報(特に誤差関連ポテンシキルに関する情報)が得られることが明らかとなった。
データの次元削減が十分にできなかったため、EEGデータの冗長で情報量の少ない部分を同定、削除するため、系統的な特徴選択法(backward stepwise feature selection)を用いた。得られた識別器のロバスト性はクロスバリデーションによって検証した。面白い結果として、情報量が多いと思われる特徴は、生理学的に妥当と思われる領域で観測された。
|
Research Products
(1 results)
