| 研究概要 |
本研究では,人間の意志を脳波から識別し,マンマシンインターフェースに利用する方法を確立することを目的として,認識や運動に関連した脳波の識別に関する研究を進め,以下の研究成果を得た.
(1)運動に関連した脳波変動検出
ディスプレィからの指示に応じて,右手や左手を動かすことを想像するよう被験者に義務づけた実験によって得られた脳波2ch(C3,C4)に対して,有効情報量解析や,ARモデル・準ARモデルに基づく特徴抽出,およぴ統計的パタン認識法・クラスタリング手法を用いた識別を試みた.その結果、有効情報量解析に関しては,動作想像時の脳波において,右手を想像する場合と左手を想像する場合で,C3,C4間に流れる情報量に偏りが見られること,また,ARモデルに基づく手法で高い識別精度が得られない場合,クラスタリング手法を用いて得られる複数のクラスを識別対象クラスに設定することや,非線形モデルである準ARモデルを適用することによって識別精度の改善が可能であることを確認した.
(2)動作想像時脳波波形のリアルタイム識別
動作想像時の脳波をリアルタイムに識別し,被験者へ,その結果を視覚的にフィードバックできるシステムを用いて実験を行った.その結果,実験を重ねることによって被験者の学習が進み,3日〜4日程度の実験によって,識別精度が向上すること,また,異なる被験者から抽出されたパラメータを用いてフィードバックを行っても,被験者はある程度適応可能であることを確認した.
(3)視覚・聴覚認識時の脳波識別
マンマシンインターフェースにおける被験者の意志に反する誤動作を脳波から検出することを目的に,視覚刺激や聴覚刺激に対する応答脳波の識別実験を行い,検討を行った.その結果,平均加算処理を行うことによって,主要周波数成分に変動が見られることや,高振幅波形が出現する電極部位の時間的変動に特徴がある可能性を確認した.
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