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本研究では，歩行中のニューロリハビリテーションのトレーニング中で脳活動計測技術を確立するために，運動情報と身体全体の生体電位情報に使用することにより、雑音が多く計測が困難とされている運動時での脳活動計測可能なシステムを開発することを目的とする．リハビリテーション運動アシスト用のロボットスーツHAL，生体電位計測用センサーとデータ処理用並列計算器を融合複合した計測系の構築を行い，構築したシステムで得られる運動情報と生体電位情報を使用した脳活動ノイズ消去アルゴリズムと脳活動マッピングをソフトウェアを構築する．
脳波・筋電位・心電位，多数の生体電位センサの情報を装着型のシステムにより記録と処理するために，各センサのデータを同時に計測し世界初GPGPUを用いた装着型な並列処理ハードウェアとリアルタイムデータ提示の設計と製作を行った．
リハビリ現場で想定されているノイズに対して，皮膚と接触的に及び非接触的に脳波・筋電位・心電位計測可能な生体電位センサの基礎的なシステム設計を行い，入力電流制御回路により内部雑音である静電と漏れ電流及び二重入力により外部雑音であるモーションアーチファクトに対するノイズキャンセリングの開発を行い，さらに開発されたハードウェアの特性を生かしたソフトウェアによるGPGPUを用いた周波数領域でのノイズ対策も構築した．
開発されたセンサを使った装着型のセンサネットワークを作るためにの大量生産を行った．生産終了後に基礎動作確認を行い，ジャーナル投稿に向けてデータをまとめた．システム構築の必要な脳波・筋電位・心電位各種の生体電位センサとノイズ対策ハードウェアとソフトウェアは平成２６年度ですべて開発することができた．また，採用前の研究成果と合わせて，博士論文を発表した．
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