| 研究課題/領域番号 |
17K12768
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
感性情報学
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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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)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 脳波 / 個人差 / 灰色理論 / 嗜好 / 意思検出 / BCI / 深層学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、特別な訓練が不要なBCI構築を目標とし、個人差（個体間差、個体内差）を緩和する手法を考案した。個体間差の緩和では、個体ごとにモデルを構築することで対応した。個体内差の緩和では、統計モデルまたは深層学習を適用し、ノイズ除去ならびに特徴抽出を実装することで対応した。学習理解の有無の検出では68.3%の判別精度、聴取音に対する好みの音の検出では88.27の検出精度、聴取音楽に対する聴く意思の検出では99.4%の分類精度、を実現するに至った。とくに、聴く意思の検出では、前頭前皮質と側頭部に意思を意味する脳活動が確認され、新たな知見を得るに至った。
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| 自由記述の分野 |
人間情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学習理解の有無の検出では68.3%の判別精度、聴取音に対する好みの音の検出では88.35の検出精度、聴取音楽に対する聴く意思の検出では99.4%の分類精度、を実現するに至った。これらの研究成果は、意思を司る前頭前野脳波からその意思を直接的に検出するため、訓練を必要としない意思伝達BCI の構築が可能になるという学術的意義をもつ。また、IoTでも使用可能な感性インタフェースの構築に役立つという社会的意義をもつ。とくに、介護・医療や教育現場などにおいて、真意を伝えるコミュニケーションの支援、などの新たなヒューマンインタフェースの構築など、幅広い分野での貢献が期待できる。
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