| 研究課題/領域番号 |
21300208
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
井上 勝裕 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (00150516)
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| 研究分担者 |
前田 誠 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (00274556)
藤尾 光彦 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (00284597)
山崎 敏正 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50392163)
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| 研究期間 (年度) |
2009-04-01 – 2013-03-31
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| キーワード | 脳波 / 事象関連電位 / マンマシーンインターフェース / BCI / 信号処理 / 確率システム / パタン認識 / リハビリテーション |
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| 研究概要 |
本研究では，動作想像や認知に関連する複数の事象関連電位情報を組み合わせて機能するブレイン・コンピュータ・インターフェースを構築することを目的として，脳波変動の識別に関する研究を進め，以下の研究成果を得た．
(1)視覚誘発電位検出システムに関する検討：非定常光点滅刺激による視覚誘発電位(VEP)の検出を目的として，最適刺激間隔に関する検討を行うとともに，VEP発生システムの数学的モデルを構築し，最大化事後確率アルゴリズムを用いた刺激入力時刻の検出に関して検討を行った．その結果，モデルの改善が必要であるものの，transient型VEP に基づくBCIシステムが実現可能であることを確認した．
(2)独立成分分析法を用いた特徴抽出法に関する検討：独立成分分析によって得られた分離行列の重み係数から，原信号位置に相当する特徴量抽出を行い，動作想像とシステム誤作動検知を同時に検出することを試みた．その結果，誘発電位相当成分の出現位置が前頭部に推定されるなど，脳波のより本質的な情報抽出の可能性を確認した．
(3)図形注視・想像時の脳波変動解析：図形（○，□，◇，＋，×）の注視・想像に関して実験を行い，脳波に含まれる周波数成分を特徴量として，ベイズ判定法を用いてパタン認識を行った結果，80%以上の精度で識別可能であること，また，視野中心部の図形要素の有無や，図形構成要素に含まれる斜線の有無が，脳波変動に影響を及ぼす可能性があることを確認した．
(4)ハイブリッドBCIシステムの構築：右手左手動作想像時脳波と定常性視覚誘発電位（SS-VEP）を組み合わせたハイブリッドBCIシステムを構築し，実験を行った結果，動作想像時脳波変動だけを使用した時より約3％，SS-VEPだけを使用した時より約10％識別率が向上するなど，その有効性を確認した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
理由
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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