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本研究では、モバイルアームのユーザインタフェースに関する検討を行った。まず健常被験者6名に視覚刺激を提示し、オドボール課題を課した際の脳波を測定した。測定した脳波データの加算平均処理波形における事象関連電位P300とN100に着目して、ニューラルネットワークによる判別を行った結果、95.8 %の判別率が得られた。
次に、Webカメラより取得したユーザの眼球運動を画像処理により検出する手法を用いて、テーブル上の食器（食物）を選択する食事支援システムの検討を行った。テーブル上の3つの食器を一つずつ見てもらった実験結果より、被験者の選択した食器へモバイルアームの手先が適切に移動することが確認できた。
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