| 研究課題/領域番号 |
16K18052
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
呉 瓊 岡山大学, ヘルスシステム統合科学研究科, 助教 (40762935)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | Posner task / Event-related Potential / fMRI / spatial attention / Eye Tracker |
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| 研究実績の概要 |
前年度の計画としては、Posnerタスクを用いて空間注意に関する認知心理学、EEG、fMRI実験を行い、得た脳波、脳画像データの解析にはSPM、Analiser等の汎用ソフトが活用されている。但し、異なるディメンションのデータを統括的な解析が困難であり、その方法も確立されていない現状である。本研究では、まず各種データを同じディメンションに変換して多変量・主成分・独立成分の解析を行う。それから、マルチデータの深層学習の方法を用いて選択意図の計算モデルを構築する。認知心理学実験、脳波とfMRI実験(1)(2)(3)から得られたデーダに基づいて選択意図推定ベータベースを構築する。さらに、評価実験を用いて選択意図推定ベータベースの有効性を評価する。
本年度までの実施状況については、予定の通りの脳波、脳画像データを解析して、各種データを同じディメンションに変換して多変量・主成分・独立成分の解析を行った。また、マルチデータの深層学習の方法を用いて選択意図の計算モデルを構築している。前年度まで得られたデーダに基づいて選択意図推定ベータベースを構築して、さらに評価実験を用いて選択意図推定ベータベースの有効性を評価していた。最後、自分で購入した小型ロボットシステムへの視線により、２D（前後、左右）の移動方法を無線でのコントロールを実現し、眼球の自然移動とマイクロサッケードの特徴を検出できた。
これらの成果は3件の学術雑誌論文（International Information Institute国際学術雑誌３件）に掲載され、4件の国際学会（ICMA2018国際学会4件）で発表され、2019年5月に1件の雑誌論文を採択された（最終年度の報告書に示される）。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年度の計画としては、主に脳波、脳画像データを解析して、各種データを同じディメンションに変換して多変量・主成分・独立成分の解析を行うことである。また、マルチデータの深層学習の方法を用いて選択意図の計算モデルを構築する。前年度まで得られたデーダに基づいて選択意図推定ベータベースを構築して、評価実験を用いて選択意図推定ベータベースの有効性を評価していた。
現在まで本研究は人間のマイクロサッケードと空間注意の実験から得た行動学、脳波、fMRIデータが成功に取られ、マイクロサッケードと空間注意の時空間特性が解明でき、データバースのモデル化を実現し、評価実験を実施いてる。
そのため、本年度の進歩状況はおおむね順調に進展していると報告する。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究計画としては、まず、現在までの成果によって、リアルタイムで脳波（EEG）信号と眼球運動の信号に基づいて、人間の空間注意と視線のコントロール信号を獲得する。次、獲得した信号は選択意図の計算モデルを通じて、選択意図推定データベースと交信しながら、自分で購入した小型ロボットにに意図信号を出力し、ロボットへの運動計画、行動等命令を送信する。さらに、同時に信号の識別率を検証する。このように視覚空間注意と視線による選択意図推定できるBMIシステムを研究開発する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
消耗品の価格変動として、購入の残額が発生した。次年度消耗品として使用する。
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