| 研究課題/領域番号 |
25330224
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| 研究機関 | 山形大学 |
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研究代表者 |
深見 忠典 山形大学, 理工学研究科, 准教授 (70333987)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 脳波 / 文字入力 / インターフェイス |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、当初の研究計画で示していた脳波解析アルゴリズムの確立と文字呈示に関する最適パラメータについて、識別精度及び所要時間の点にから評価を行った。また、次年度に計画しているシステムのオンライン条件下における計測のためのソフトウェア及びハードウェアの環境整備を実施した。
本研究では、脳波を用いた文字入力のための文字判別において事象関連電位の一成分であるP300成分を使用している。入力対象文字の呈示に対するP300成分を高振幅化するため、各文字に割り当てた符号間距離を大きく、文字の呈示間隔を長くするような視覚刺激系列の算出法を開発した。具体的には、符号間距離と刺激間隔の線形和で記述された関数を最大化する刺激系列を計算機により求めた。また、P300の取得方法として、これまで広く用いられている加算波形に代わり、入力対象文字と非入力対象文字に対する応答の差分波形を導入した。こうして得られた刺激系列を用いて実際に脳波計測を行い、1分間当たりの入力可能文字数を算出した。結果として、従来から広く用いられているP300スペラに比べ、3名の被験者における平均値において、従来法より50%文字入力可能数が向上した。
これまでの他研究者による報告のほとんどは、実際に文字入力インターフェイスを利用する直前に数分から10分程度でP300成分の特徴を機械学習させているが、本研究では機械学習を用いておらず、その上使用する電極数が1電極と最小電極数でも従来法に比べ良好な結果が得られた。これにより、計測開始前の準備時間および計測時間の大幅な短縮が実現されると考えられる。
上記の結果は、オフラインによる解析によるものであるが、この解析に並行して、オンライン環境における計測および解析システムの構築を進め、完成させた。
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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
当初の研究計画では、脳波解析アルゴリズムの確立と文字呈示に関する最適パラメータについての識別精度及び所要時間の点における評価と次年度に計画しているシステムのオンライン条件下における計測のためのソフトウェア及びハードウェアの環境整備を挙げていた。これらの評価および環境整備は、今年度末時点ですでに実現しているため、本研究はおおむね順調に進展していると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成27年度は最終年度であり、すでに完成したオンライン脳波計測システムを用いて、文字入力完了直後からの次の文字入力への移行や、文字誤入力が発生した場合の再入力（修正）も可能とする実用的なシステムを完成させる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国際会議での発表を考えていたが、結果が不十分と判断し、次年度での発表に計画を変更したため。
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| 次年度使用額の使用計画 |
次年度に開催される国際会議に参加するための旅費としたい。すでに論文の提出を済ませており、現在は採否の結果待ちの状態である。
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