| 研究課題/領域番号 |
15H02759
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
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研究代表者 |
川鍋 一晃 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究室長 (30272389)
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| 研究分担者 |
兼村 厚範 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (50580297)
平山 淳一郎 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究員 (80512269)
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| 連携研究者 |
平山 淳一郎 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 研究員 (80512269)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
16,510千円 (直接経費: 12,700千円、間接経費: 3,810千円)
2017年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2016年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2015年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
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| キーワード | 確率的情報処理 / 機械学習 / ブレインマシンインタフェース |
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| 研究成果の概要 |
脳活動パターンは、同一の認知課題であっても利用者間で異なる上、同一利用者でも状況により揺れが存在する。このような脳計測データの不均質性を把握する解析手法を開発し、fMRIや脳波の実データに適用した。また、利用者や計測状況に共通した特徴を発見するために、変動の軽減に役立つノイズ除去法の評価、およびロバストな特徴抽出法の構築を行った。さらに、利用者への負担が軽いブレインマシンインタフェース（BMI）をめざして、辞書学習法や多変量自己回帰モデルなどに基づく転移学習法の枠組みを提案し、30日間分の筋電データを用いて転移学習法の有効性を検証した。
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