研究課題
脳コンビュータインタフェース(BCI; brain-computer in-terface) は，脳活動を解析する事で脳とコンビュータ間の通 信路を実現する技術である．運動想起時の脳波を用いた BCI では，ユーザがどの身体部位の運動を想像しているかを観 測脳波から識別する． 運動想起時の脳波を識別するために， 脳波の共分散行列を識別に利用する方法が広く用いられて いる [1]．共分散行列は脳波の空間的な強度の分布に関する 情報を含んでおり，これらの情報を抽出することで識別を 行うことができる．今年度は，共分散行列の推定に関して，3つのアプローチで研究を実施した．(1) 昨年度より継続して研究を実施しているスパース性を用いたデータ選択により共分散行列の推定精度を上げるアルゴリズムに関して，ADMM法より簡単に解くことができるダイクストラ法を用いて，共分散行列推定の速度を向上させることができた．(2) 共分散行列はリーマン多様体を構成できる．リーマン多様体は線形空間ではないため，主成分分析や線形判別分析などの識別に有 効な手法を直接適用する事はできない．そこで，多様体上 の平均(リーマン幾何平均)における接空間に共分散行列 を写像し，その接空間で識別を行う方法が提案されている．しかしリーマン幾何平均 は外れ値の影響を受けやすい推定量であり，リーマン多様 体上の幾何平均における接空間への写像が，脳波の識別に 適切でない可能性がある．そこで，リーマン幾何平均よりも外れ値に対してロバストな代表値の推定量である，リーマン多様体上の幾何中央値と幾何トリム平均を用 いる方法を提案し，優位性を示した．(3) 頭皮上の電極分布に，電極間の距離で決まるグラフ構造を導入し，空間分布に「ローパスフィルタ」のようなものを適用する方法で，共分散行列を推定する方法を提案した．
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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Biomedical Engineering, IEEE Transactions on
巻: 62 ページ: 458 - 467
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Asia-Pacific Signal and Information Processing Association, 2014 Annual Summit and Conference (APSIPA)
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10.1109/APSIPA.2014.7041710
