2009 Fiscal Year Annual Research Report
ブレイン・コンタクトによる予測協調制御に向けた適応型BMIの展開
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21240013
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
和田 安弘 Nagaoka University of Technology, 工学部, 教授 (70293248)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大石 潔 長岡技術科学大学, 工学部, 教授 (40185187)
小池 康晴 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (10302978)
坪根 正 長岡技術科学大学, 工学部, 准教授 (50334694)
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| Keywords | BMI / 力方向 / 適応 / 予測協調制御 / 強化学習 |
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| Research Abstract |
平成21年度は、本研究に関する基礎的実験を行った。一つは、力に関する情報表現に関する実験であり、もう一つは、強化信号の推定に関する実験である。
(1)力に関する情報表現
力の大きさ15Nの右腕等尺性収縮運動について4つの方向のタスクを行った際に観測されるNIRS信号に対して、SVM(Support Vector Machine)を用いてNIRS信号から腕が生成した力方向を推定できるか検討した。特徴量選択、パラメータ探索を行うことで、2方向(NS-EW)分類で90%程度、4方向分類では60%程度の識別率を得た。さらに、NIRS信号のチャネル選択や、カーネル関数を検討することで、識別率の向上が期待できる。
(2)適応学習アルゴリズム:強化信号の推定
タスクの成功、失敗の識別を測定した脳波ERPの識別結果を報酬とした強化学習について可能性を検討した。倒立振子タスクの学習獲得を例に、リアルタイムでの単試行EEGからのERP判定の可能性についてサポートベクターマシン(SVM)を応用して検討した。遅い学習過程になるが、脳波ERPを使った強化学習の可能性を示した。
また、強化信号推定はEEGでの推定の可能性が報告されている。本年度は、これに加えEEG/NIRSの同時計測を行いEEGとNIRSの相関等よりNIRS単独での成功/失敗推定(強化信号推定)の可能性の検討を行った。NIRSとEEGの同時計測によって、脳波ERPが発生しているときと発生していないときで、NIRS信号に相違があることを確認した。来年度以降、これらを定量化する研究を進める。
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