講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-03-13 13:35
運転中の脳負荷指標化に向けたノイズ除去法の検討 ○一木麻由・Balbir Singh・Guangyi Ai(九工大)・我妻広明(九工大/理研/産総研) NC2016-69 |
抄録 |
(和) |
近年, 携帯電話など通信デバイスを使いながらの運転や, 高齢者の認知力低下による事故の危険性が指摘されている.そこで,運転中の認知力低下,つまり脳負荷について,定量的かつ即時的に計量することができれば,車載自動機器による危険回避も可能である.一方,脳活動をより高い時間解像度で計測可能な脳波計測は,脳内電位変化を推定するもので,車内の振動,電気的ノイズ, 筋・眼電位などの多種のノイズ除去が必要であることがわかっている.本研究では,走行中の車内で計測された脳波データを元に,ノイズ除去の方法について検討し,周波数解析に注目した分析について報告する. |
(英) |
In the accident survey, a commonly reported consequence is the risk of usage of smart devices and cellphones in teen driving and the severe confusion by elderly drivers. It requires the accurate monitoring of the driver's status including mental workloads to prevent fatal and injury accidents. A possible measurement method with a high temporal resolution is electroencephalography (EEG), while the noise removal such as muscular potentials and vehicle vibrations is an inevitable issue to estimate the true workload. In the present study, we investigated the tendency of the EEG noise contamination in driving and validated the performance of the Morphological Component Analysis (MCA) when applying to the measurement data in real vehicle driving. |
キーワード |
(和) |
脳波計測 / Morphological Component Analysis / 周波数解析 / / / / / |
(英) |
EEG measurement / Morphological Component Analysis / Frequency spectrum / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 521, NC2016-69, pp. 31-36, 2017年3月. |
資料番号 |
NC2016-69 |
発行日 |
2017-03-06 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2016-69 |