2015 Fiscal Year Annual Research Report
符号理論に基づく視覚刺激系列を用いた脳波による高速文字入力システムの開発
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25330224
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
深見 忠典 山形大学, 理工学研究科, 准教授 (70333987)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | ブレインコンピュータインターフェイス / 脳波 / 文字入力 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳波を用いてコンピュータに文字を入力するbrain-computer interface (BCI)の研究において，ディスプレイ上に配置された複数の候補文字から被験者の意図する1文字（標的文字）を選択する方法として，P300スペラが広く知られている．これは，マトリックス状に配置された候補文字を行／列でランダムに点灯させる刺激呈示方法を用いる．
我々は，P300スペラのように行や列単位に拘らずに複数の文字を同時に点灯させ，なおかつ文字間の点灯／消灯パターンの相違を大きくすることで，高い文字識別精度で，識別までの所要時間を短縮する手法を着想した．本手法では，符号理論の概念を導入し，1回の文字呈示における状態を1ビット（点灯:1，消灯:0）で表現し，各候補文字に1 試行における文字呈示状態を表現する符合を割り当てる．ここで符号割当において，複数候補文字に対して，短時間で高精度の文字識別結果を得るために，(1)各文字に割当てる符号長の短縮，(2)最小符号間距離の最大化，(3)より顕著なP300を取得するため点灯間隔の最大化の3点を考慮した．今回は，符号長及び符号間距離と点灯間隔のどちらを重視するかに相当する重みは，事前の計測により各ユーザーに適した値を決定した．また，文字判別に使用する特徴量は，通常標的刺激の点灯に対する複数回の応答における加算平均波形より取得するが，本手法では，標的刺激のみならず非標的刺激の応答も考慮することにより特徴量を取得し，入力文字の判定を行った．
結果として，一般的なP300スペラによる刺激呈示法による文字入力結果に対して，我々の手法を用いることで文字入力性能が約2.7倍向上した．
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