| 研究課題/領域番号 |
16K16077
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
認知科学
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
大山 勝徳 日本大学, 工学部, 准教授 (50615606)
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| 研究協力者 |
酒谷 薫
CHANG Carl K.
RAHMAN Labiblais
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 自己組織化マップ / EEG / NIRS / 暗算課題 / 遠隔環境 / ヘルスケアモニタリング / 沈黙 / 脳インタフェース / 機械学習 / 沈黙の種類 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は意思疎通の効率を向上させる対話インタフェースの実現に向け，対話時の脳波と脳血流の同時測定結果から沈黙と脳活動状態の関連性の解明を目的で研究をおこなった．特に，ヘルスケアモニタリングへの応用に向け，遠隔環境の被験者に暗算課題を音声で伝えて実施する実験を行い，脳波と脳血流の同時測定結果から沈黙前後について，1分単位と1秒単位のセグメンテーションで異なる2階層の自己組織化マップを提案した。安静中と課題実行中の2状態を92%前後の識別率であることを確認したと同時に，単なる閉眼，聞き取り中，記述中，聞きながら記述の4状態についてそれぞれ条件が異なることを発見した。
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