2009 Fiscal Year Annual Research Report
ICA、ECDL、DBNを利用した、単一試行脳波によるBCIの開発
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20300196
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
山崎 敏正 Kyushu Institute of Technology, 大学院・情報工学研究院, 教授 (50392163)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 勝裕 九州工業大学, 大学院・情報工学研究院, 教授 (00150516)
前田 誠 九州工業大学, 大学院・情報工学研究院, 助教 (00274556)
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| Keywords | 単一試行脳波 / BCI / ICA / ECDL / 数量化分析II類 / LOOCV / DBN / 確率推論 |
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| Research Abstract |
単一試行脳波によるBCIを開発するために、本研究では「研究目的」に記載した6つ研究項目の中から、H21年度以降の「研究実施計画」に基づき、(1)既存の被験者データ解析、(3)DBNアルゴリズム、(4)PCクラスタへのimplementation、(6)更なるEEGデータ収集、を予定通り実施した。
(1) 左手/右手の動作イメージ遂行中に32チャネルで計測した単一試行EEGにICA、ECDLを適用し、ECDL結果を数量化分析II類で学習させた。その結果、これまでに5名の被験者で左手/右手イメージの良好な識別性能を得た(具体的には、相関比が、5名の被験者すべてにおいて0.9以上であった)。また、数量化分析II類に用いるカテゴリーの数を増やすことにより、1被験者ながら、LOOCVにより正解率が約70%に到達した。学習モデルとしてBNを利用した場合には、4名の被験者でイメージすべき手の左右を識別するためのルールを確率推論により獲得し、t検定により実証することが出来た。また、silent speechを検出ためのBNモデルの構築にも成功している。(3)、(4)DBNモデルの例として、運動準備電位(BP)および運動関連電位(MP)に注目し、初期BP⇒NS'⇒動作直後のMP⇒post-MPの4状態を推移するDBNの構築を開始した。現在、各状態を表現するBNモデルにPCを割り当て、DBNとしてのPCクラスタへの移植を実施中である。(6)本BCIの応用範囲を拡大するために新たな単一試行脳波の計測を開始した。4種類の「ジャンケン」タスク(実動作、動作イメージ、発話、silent speech)中の単一試行脳波を計測し、データ解析を開始した。
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Research Products
(27 results)
