| 研究課題/領域番号 |
20300196
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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 |
リハビリテーション科学・福祉工学
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
山崎 敏正 九州工業大学, 大学院・情報工学研究院, 教授 (50392163)
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| 研究分担者 |
井上 勝裕 九州工業大学, 大学院・情報工学研究院, 教授 (00150516)
前田 誠 九州工業大学, 大学院・情報工学研究院, 助教 (00274556)
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| 研究期間 (年度) |
2008 – 2010
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| 研究課題ステータス |
完了 (2010年度)
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| 配分額 *注記 |
14,950千円 (直接経費: 11,500千円、間接経費: 3,450千円)
2010年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2009年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2008年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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| キーワード | ヒューマンインターフェース / 単一試行脳波 / BCI / ICA / ECDL / 数量化分析II類 / LOOCV / DBN / Bereitschaftpotential / 確率推論 / 標準脳 |
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| 研究概要 |
ICA(独立成分分析)、ECDL(脳内等価電流双極子推定)、DBN(ダイナミック・ベイジアン・ネットワーク)を利用した、単一試行脳波に基づくBCI(Brain-ComputerInterface)を開発した。カテゴリカルデータ向きの学習モデルとして、数量化分析II類とBNを採用した。その結果、前者では、イメージした手の左右識別に関して、7名の被験者で相関比が0.9以上、LOOCVの正解率が80%を超えた。後者では、"運動野"ノードの条件付き確率に着目した識別則を確立できた。更に、BNをDBNに拡張することにより、運動準備電位への適用を可能にし、識別則の精度向上につながった。
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