リアルタイム誘発脳波抽出手法

2022 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: Brain machine interface / 誘発脳波 / ディープラーニング

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，当初，誘発脳波はある条件下で誰にでも同様に発生するものであると考えており，音声分離の分野で使われていたディープクラスタリングを脳波に適用することで，誘発脳波の分離を試みる計画であった．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．近年の多方面の研究報告から，誘発脳波の発生する能力には個人差があり，またトレーニングにより能力向上が認められると考えられている．そのため，現在は，すべての人から同様の誘発脳波を抽出する手法の研究ではなく，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．また，単一電極では信号強度が弱く抽出できなかった誘発脳波を複数電極に拡張することで，抽出可能な強度の信号へと補完するモデルの生成を検討中である．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

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を進めていた．しかし，誘発脳波は生まれ持った発生能力の個人差だけでなく，トレーニングにより能力を向上させることもできる．したがって，現在，トレーニングによる能力の差を含めた個人差を検証するため，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，被験者ごとの脳波を可視化し，モデル化することを検討している．

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．さらに，生まれ持った個人差だけでなく，トレーニングによる能力向上も認められる．そのため，今後は，被験者を脳波コントロール能力ごとに層別し，誘発脳波発生時における脳波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，ディープラーニングを用いた最適な誘発脳波抽出手法の開発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，汎用性の高いクラスタリングが完成すると考えられる．

Causes of Carryover

研究の進捗に合わせて機器の購入等を1年延期した．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に実施する．