リアルタイム誘発脳波抽出手法

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K20320
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 石川 由羽 滋賀大学, データサイエンス学系, 助教 (20814370)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: BMI / 誘発脳波 / ディープクラスタリング

Outline of Annual Research Achievements

本研究では，脳波を利用して，機器の操作や幾つかの脳内意思の解読等を行うBMI技術の開発を行っている．BMIでは，主に誘発脳波と呼ばれる刺激時やイメージ時に一時的に発生する脳波を使用する．多種多様な操作・解読を行うためには，未だ発見されていない誘発脳波の検出・抽出が必要となる．
計測脳波は，刺激時やイメージ時に一時的に発生する誘発脳波，α波などの常に発生している自発脳波，心拍などの生体ノイズを含むノイズからなると考えられる．本研究では，ディープクラスタリングの実装，音声分離の追試実験を行い，動作確認と脳波へ適用する際の幾つかの問題点を明らかにし，それら問題点の解決を目指している．ディープクラスタリングは，本来，学習データとして各話者の音声データと混合データが必要となる．そのため，脳波へ適用するには，計測脳波からノイズ，自発脳波，誘発脳波の正確な抽出が必要となる．脳波分離のため，音声分離分野で研究が進められているディープクラスタリング手法を本分野に適用する．昨年度に続き，計測脳波を，誘発脳波とその他に分けてデータを生成し，ディープクラスタリングによる分離が可能であるかに焦点を当てる．データの生成には，従来の加算平均法等を使用する．昨年度は，様々な誘発脳波の分離方法を検討したが，現在は，被験者によっては特定の誘発脳波を発生させることが困難であることが判明したため，誘発脳波を発生する能力の個人差について研究中である．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

本研究課題では，様々な誘発脳波の抽出のために，まずP300の抽出に取り組んでいた．そのため，実際に特定の誘発脳波を含んだ脳波を計測する必要があるが，誘発脳波の抽出精度には個人差があるため，被験者によっては特定の誘発脳波を発生させることが困難であることが調査によって判明した．そこで，ノイズだけではなく，誘発脳波の発生能力の個人差に影響しない抽出方法の開発が必要である．誘発脳波発生能力に個人差があることの原因を探求している既存研究はいくつかあり，その1つではイメージタスク時の脳の反応領域の広さに違いがあることが示唆されていた．この反応領域はトレーニングにより、狭められる可能性もあるが、その点においても個人差が大きいとされている．したがって，現在，複数チャンネル脳波計で計測した各チャンネルの値から，被験者ごとの脳の反応領域を可視化し，モデル化することを検討している．
また，本年度は9月まで産休・育休を取得しており，その期間は研究を休止していた．

Strategy for Future Research Activity

P300等の誘発脳波の抽出が困難である原因の1つとして，被験者によって脳のコントロール能力の差があることが考えられる．そのため，今後は，誘発脳波発生時における被験者ごとの脳の反応領域をモデル化することで，ノイズ除去を行い，誘発脳波の抽出精度を向上させる．その後，昨年度に引き続き，ディープクラスタリングの最適な構造の研究が本研究の最重要課題となる．いずれかの誘発脳波を用いた分離が可能となれば，他の誘発脳波を同時に学習させることで，汎用性の高いディープクラスタリングが完成する．昨年度までは使用電極が１つであったが，反応領域特定のためにも複数電極を使用することが必須となる．さらに，現在の対象人数は1人であるが，複数人の脳の反応領域を学習することで，音声同様に未学習者に対しても分離可能になるかの確認が必要である．

Causes of Carryover

今年度は9月まで産休・育休を取得しており、その期間は研究を休止していた．そのため、研究期間を1年間延長し、今年度の遂行予定であった研究計画・予算計画ともに来年度以降に実施する．