2014 Fiscal Year Research-status Report
スパース辞書学習による信号の構造を利用した柔軟な多次元信号処理
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26730130
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
兼村 厚範 独立行政法人産業技術総合研究所, ヒューマンライフテクノロジー研究部門, 研究員 (50580297)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 辞書学習 / スパース性 / 脳波 / Brain computer interface |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、辞書学習の枠組みにスパース構造正則化を導入することにより、脳機能信号解析における新規な手法を提案することである。辞書学習とは、信号を表現する基底をデータ適応的に生成する方法論である。辞書学習は、基底に直交性ではなくスパース性を仮定することで、信号を効率よくかつ柔軟に表現できる。辞書学習による脳活動信号の処理は、ますます実世界応用に近づきつつある当該分野を発展させ、周辺分野に影響を及ぼす可能性を持つ。本年度は、信号の有する構造に対応した辞書学習法を提案した。具体的には、主に多人数・複数セッションに共通する脳活動辞書と人・セッション特有の変換に脳信号を分離し、いずれもデータから学習した。共通辞書は使い回し可能、変換は個別に学習という枠組みを利用し、タスクを行っていない数分間の安静時脳活動のみによる較正を可能とした。これには、次のような背景と目的がある。脳活動を外部機器の操作、訓練、リハビリなどに利用するブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）が計測機器・解析技術の発展により現実のものとなりつつある。しかし、脳波信号は、同じタスクを遂行していても変動する（人がかわったり、同じ人でも計測セッションが異なると変動する）ため、多人数・複数セッションにわたる脳波解析は困難であった。従来、このような変動は、次の2手法で解決されていた。すなわち、1) BCI利用の直前に数十分程度の較正用計測を行う、2) 変動にロバストなユニバーサル解析器を構築する。しかし、前者は時間を要し、後者はどの利用者に対しても最適でないという欠点があった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
脳波のモデリングに適したスパース辞書学習が実現できたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画通り継続して研究を推進する。
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| Causes of Carryover |
予定していたストレージサーバの導入を後年度にまわしたため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究データの蓄積に応じて随時ストレージサーバを導入する。
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