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講演抄録/キーワード
講演名 2011-06-24 11:10
定常視覚誘発電位に基づくBCI ~ 振幅変化を利用した被注意刺激の判別に関する基礎的検討 ~
泉岡太輔京大)・笹山瑛由京大/学振)・川口浩和小林哲生京大NC2011-10
抄録 (和) 脳波(electroencephalogram: EEG)に基づくBCI(brain-computer interface)では計測されたEEGから特徴抽出を高精度に行うことが重要である.本研究では定常視覚誘発電位に基づくBCIに着目し,2つの異なる周波数で点滅する視覚刺激のどちらに被験者が注意を向けているかをEEGから判別する新たな手法の提案を行った.先行研究では被験者は常に刺激に注意を向けているという前提で研究されており,疲労などによって注意がそれることを想定していない.そこで短時間での特徴抽出を念頭に置き,計測されたEEGに狭帯域バンドパスフィルタを施し,主成分分析と独立成分分析を用いて誘発成分とノイズを分離後,誘発成分の短い時間幅毎での振幅値にcommon spatial patternを施して特徴を抽出し,サポートベクターマシンを用いて判別を行なった.全被験者平均の判別正答率は約70%であり,BCIへの実用に向けて提案した解析手法の有用性が示された. 
(英) In BCI with EEGs, it is important to extract features precisely using signal processing techniques. In this study, we focused on a BCI based on SSVEPs (steady-state visually evoked potentials) and investigated the method to analyze SSVEPs and examined classification accuracy when subjects focused on one of two visual stimuli flickering at different frequencies. Most of previous studies performed on this kind of BCI assume that subjects continued to attend on stimuli and do not consider the effects on attention by fatigue. Here, we performed the feature extraction in the short time period. After applied band pass filter tuned at narrowband stimulus frequency for measured EEGs, we separated signals and noises by using principal component analysis and independent component analysis. Subsequently, we extracted features by applying common spatial pattern obtained to amplitude in each short analysis period of the ingredient corresponding to signals. Finally, the attended stimulus was determined by classifying the features with support vector machine. A classification accuracy rate in all subjects was about 70%. This demonstrates the feasibility of the proposal method as a BCI.
キーワード (和) ブレインコンピュータインタフェース / EEG / PCA / ICA / サポートベクターマシン / / /  
(英) BCI / EEG / SSVEP / PCA / ICA / SVM / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 96, NC2011-10, pp. 91-96, 2011年6月.
資料番号 NC2011-10 
発行日 2011-06-16 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2011-10

研究会情報
研究会 NC IPSJ-BIO  
開催期間 2011-06-23 - 2011-06-24 
開催地(和) 琉球大学 50周年記念館 
開催地(英) 50th Anniversary Memorial Hall, University of the Ryukyus 
テーマ(和) 機械学習によるバイオデータマインニング,一般 
テーマ(英) Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2011-06-NC-BIO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 定常視覚誘発電位に基づくBCI 
サブタイトル(和) 振幅変化を利用した被注意刺激の判別に関する基礎的検討 
タイトル(英) Brain-computer interface based on steady-state visually evoked potentials 
サブタイトル(英) Fundamental study on classification of attended stimulus based on amplitude change 
キーワード(1)(和/英) ブレインコンピュータインタフェース / BCI  
キーワード(2)(和/英) EEG / EEG  
キーワード(3)(和/英) PCA / SSVEP  
キーワード(4)(和/英) ICA / PCA  
キーワード(5)(和/英) サポートベクターマシン / ICA  
キーワード(6)(和/英) / SVM  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 泉岡 太輔 / Daisuke Izuoka / イズオカ ダイスケ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 笹山 瑛由 / Teruyoshi Sasayama / ササヤマ テルヨシ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大/学振)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 川口 浩和 / Hirokazu Kawaguchi / カワグチ ヒロカズ
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 哲生 / Tetsuo Kobayashi / コバヤシ テツオ
第4著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ)
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講演者
発表日時 2011-06-24 11:10:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2011-10 
巻番号(vol) IEICE-111 
号番号(no) no.96 
ページ範囲 pp.91-96 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2011-06-16 


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