研究課題/領域番号 |
25282177
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研究機関 | 九州工業大学 |
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 |
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) 睡眠時無呼吸症候群(SAS)患者および健常正常成人の睡眠脳波において,特に高振幅徐波のパタンスペクトル分布の歪度分布が異なり,健常正常成人では減少する谷波形に関するパタンスペクトルがSAS患者では減少せず,山波形に関するものと同等に出現すること,つまり,極性に関してより対象な波形になっていることを確認した.また,SAS患者の再呼吸開始時に出現する覚醒徐波は,通常の高振幅徐波より若干周波数が高めであることを確認した. (2) KINECTから得られる赤外線顔画像および赤外線サーモグラフから得られる顔温度画像からの心拍関連情報の抽出を試みた結果,安価なKINECTを使用した赤外線顔画像からでも,3領域から得られる時系列データに関して独立成分分析(ICA)に基づく信号分離を行うことにより,心電図から得られるR-R間隔時系列に相関の高い情報を抽出でき,自律神経リズムの推定が可能であることを確認した. (3) 四肢動作想像について,単一試行脳波の動作想像開始前1.2秒から0.5秒の区間において,CZから得られる脳波の振幅で右・左の想像種別を,C3とC4から得られる脳波の振幅差から,手・足の想像種別が識別可能であることを確認した.また,安価なEmotive社製EPOCの使用を想定した実験を行い,運動野周辺に電極を配置できないEPOCでは,10%程度精度が劣化するものの,ICAを使用することにより,その劣化を抑えることが可能であることを確認した. (4) 電動車椅子に搭載できるワンボードコンピュータを用いてBCIシステムを利用した電動車椅子制御システムを設計し,安定した稼働が可能か確認を行った.
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現在までの達成度 (段落) |
28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 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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次年度使用額が生じた理由 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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次年度使用額の使用計画 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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