| 研究課題/領域番号 |
25282177
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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)
山崎 敏正 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50392163)
藤尾 光彦 近畿大学, 工学部, 教授 (00284597)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 生体信号処理 / BCI / 睡眠 / 脳波 / リハビリテーション |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，1日を通して快適な生活支援が可能なBCIシステムを構築するとともに，そのために必要な脳波・心電図・体動・体表面温度等の信号解析手法を確立することを目的として研究を進め，以下の研究成果を得た．
(1) SAS患者および健常正常成人の睡眠脳波において，パタンスペクトル分布の歪度，尖度の平均がCPAP適用後に減少する傾向が見られることや，健常者はSAS患者より丸みを帯びた谷波形を持つ傾向にあることなど，睡眠の質評価に利用できる可能性を確認した．また，CD法・カルマンフィルタを利用した自律神経リズム抽出手法やKinectを用いた計測システムを開発し，布団下に配置したエアバッグの圧力変動等の信号からも，ある程度自律神経リズムの抽出が可能であること，Kinectを用いて，呼吸バンドセンサ等と同等の呼吸解析が可能であり，平均心拍数や寝姿勢の推定，体動のタイミング検知等が可能であることを確認した．
(2) 手指の運動・動作想像時において，単純動作や複雑動作で，脳波の有向情報量解析から得られる情報量の流れに有意差が見られること，四肢動作想像については，脳波変動の傾きを特徴量として，4クラス識別では70%～80%程度，2クラス識別では一部の被験者において90%以上の精度で識別可能であること，独立成分分析を利用した手法では，推定される重心位置が，手は同側に，足は対側に表れる傾向があるなど，BCIへの適用可能性を確認した．更に，集団学習機能を有する識別器を利用した有色図形注視時の脳波変動の識別において，被験者ごとに識別に有効な有色図形の組合せが存在するものの，２クラス判別において，80~90%程度の識別率が得られることを確認した．
(3) BCIシステムを利用した電動車椅子制御システムのプロトタイプを製作し，実用化に向けての問題点を検討するとともに，仮想3D空間を利用するBCI用トレーニングシステムを開発し，その有用性を確認した．
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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
赤外線サーモグラフィ装置を利用した自律神経リズム変動解析に関して若干遅れてはいるものの，研究実績に記載したことを含め，次のような状態となっており，おおむね順調に進展しているものと考えている．
(1) 終夜睡眠における脳波解析において，パタンスペクトル解析によって，SAS患者と健常成人との波形形状の差異を明らかにできるなど睡眠の質に関する解析が可能となっており，また，ベッドのマット下に設置したセンサから自律神経リズムの抽出が可能であることを確認するとともに，Kinectを利用した計測システムについても開発が進んでおり，寝苦しさに応じた睡眠環境コントロールの基盤は整備できてきている状況である．
(2) 動作想像時に脳波変動検出に関して，運動準備関連電位の単一試行データの識別がある程度可能となるとともに，図形注視時の脳波変動検出に関しても，集団学習機能を利用することによって，ある程度識別可能な状態になってきており，ハイブリッドBCIシステムの構築に関する基盤は整備できてきている状況である．
(3) 仮想3D空間を利用するBCIトレーニングシステムのプロトタイプが完成するとともに，BCIを組み込んだ電動車椅子のプロトタイプも完成しており，今後，これらの改善を図ることによって，仮想3D空間を利用したトレーニングを行った後，電動車椅子の実機に乗車しての実験等，システマティックに実機の使用が可能な環境の整備ができてきている状況である．
(4) ARメガネを用いたインターフェースとして，光点滅刺激と背景画像とを組み合わせたシステムのプロトタイプは完成しており，所有するARメガネでは，光量不足やリフレッシュレートの柔軟性の問題点等明らかになってきているが，環境依存型メニュー表示機能を有するシステムの基盤は整備できてきている状況である．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究成果をもとに，今後，以下のように研究を推進する．
(1) パタンスペクトル分析法を利用した波形形状解析手法の改善を行うとともに，睡眠の状態に対応する形状変化の定量的特徴量について検討し，睡眠の質に関する定量的解析法を構築する．また，我々が開発したCD法・カルマンフィルタを利用した手法をサーモグラフィから得られる体表面温度変化信号についても適用し，特徴リズムのリアルタイム抽出が可能か確認する．
(3) ベッド上部に設置したKINECTや敷き布団下に配置したエアバッグの圧力変動計測システムを利用した体動・呼吸・心拍情報等の抽出システムを構築し，得られる寝苦しさ情報に基づいて，電動ベッドや空調機の制御が可能か検討を行う．
(3) 図形想像もしくは図形注視と動作想像を複合的に使用するハイブリッド型BCIシステムを構築し，稼働開始・停止や稼働方向指示用に利用するインターフェースとして電動車椅子に組み込み，その操作性能について検討を行う．また，ARメガネを利用した自動環境把握と環境依存型メニュー表示機能を有するBCI用インターフェースを構築し，電動車いすや電動カーテン等，状況に応じて対象となる装置を変更して行う操作指令が安定に実行可能か確認するとともに，被験者が長時間連続して操作できる，疲労の少ない環境を実現するための方法について検討を進める．更に，ICAによって推定される混合行列からの脳内信号源の位置推定手法を利用して．BCIシステムの稼働状況が人間の意志を正確に推定しているか否かを自動的に識別して，操作を修正できるシステムを構築する．
(4) 以上の研究結果をもとに，研究室内に電動車椅子・ベッドや遠隔操作できるカーテン・照明器具・扇風機等を配置した模擬生活空間を構築し，その中での実験を通じて，統合システムとしての妥当性や問題点について検討を行う．
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