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2019 年度 実績報告書

個人差を考慮した脳波分析法を用いた意思伝達BCI構築のための基盤研究

研究課題

研究課題/領域番号 17K12768
研究機関徳島大学

研究代表者

伊藤 伸一  徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (90547655)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード脳波 / 個人差 / 性格 / 灰色理論 / サポートベクターマシン / 深層学習 / 聴く意思
研究実績の概要

意思を司る前頭前野の脳波を対象とし、特別な訓練を必要としない意思を伝達するブレインコンピュータインタフェースを構築するために、個人差を考慮した(性格分析結果を導入した)脳波分析法を確立することが目的である。申請課題では、情報の欠落およびノイズの混入に対応する灰色理論を導入した独立成分分析を考案し、心理テスト項目を最適化することで、意思決定に関連する性格要素を選定し、その結果を脳波分析手法に導入することで、脳波分析精度の向上を図る。
前頭前野は性格を司る部位でもあり、脳波に生じる個人差はその性格の違いの影響を受ける。また、脳波は脳活動電位の一部分(情報の欠落)を頭皮上から観測したものである。これらの課題を解決するために、自己組織化マップを改良し、性格を心理テストにより定量的に評価した結果と脳波の特徴抽出結果を同時に学習するモデルを考案した。音刺激に対する印象を脳波で分類する実験的検証を実施した結果、比較的良好な結果を得るに至り、学術論文として掲載した。また、脳波の特徴抽出に灰色理論を適用・応用した手法を考案した。ここでは、識別機にサポートベクターマシンを採用した。音刺激に対する思考パターンを脳波で分類する実験的検証を実施した結果、比較的良好は結果を得るに至り、学術論文として掲載した。さらに、深層学習とサポートベクターマシンを組合わせた脳波分析法を考案し、実験的検証を実施した。その結果、良好な結果を得るに至った。現在、学術論文に投稿中である。

  • 研究成果

    (4件)

すべて 2019 その他

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] An Electroencephalogram Analysis Method to Detect Preference Patterns Using Gray Association Degrees and Support Vector Machines2019

    • 著者名/発表者名
      Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi
    • 雑誌名

      Advances in Science, Technology and Engineering Systems

      巻: 3 ページ: 105-108

    • DOI

      10.25046/aj030514

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] A Method to Detect Presence or Absence of Learning Understanding Using Center Cumulative Frequency Comparison Method and Multistage ICA2019

    • 著者名/発表者名
      Hisaki Omae, Shin-ichi Ito, Momoyo Ito and Minoru Fukumi
    • 学会等名
      SAMCON 2019
    • 国際学会
  • [学会発表] An Electroencephalogram Analysis Method to Detect Answers of Questions Using Machine Learning Techniques2019

    • 著者名/発表者名
      Shin-ichi Ito
    • 学会等名
      2019 International Conference for Leading and Young Computer Scientists
    • 国際学会 / 招待講演
  • [備考] 研究活動総覧

    • URL

      http://pub2.db.tokushima-u.ac.jp/ERD/person/189119/work-ja.html

URL: 

公開日: 2021-01-27  

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