| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| H-2 |
| セッション名 |
| ヒューマン情報処理 |
| 講演日 |
| 2019/03/22 |
| 講演場所(会議室等) |
| 54号館 203教室 |
| 講演番号 |
| H-2-16 |
| タイトル |
| 文字入力型BCIを用いた認知機能低下レベルの分類法 |
| 著者名 |
| ◎福島暁洋, 森 知佳子, 諸岡 遼, 田中久弥, 馬原孝彦, 平尾健太郎, 都河明人, 羽生春夫, |
| キーワード |
| 認知症, BCI, P300, スクリーニング |
| 抄録 |
| 我々は文字入力型BCI(Brain-Computer Interface)を活用した認知症のスクリーニングツール開発をおこなっている。このツールでは認知障害の神経心理学検査であるMMSE(Mini Mental State Examination)のスコアと本研究のツールで得られたSEDV:誤入力文字距離(単位文字)、事象関連電位P300潜時(単位ms)、P300線形判別率(単位%)の関係について、相関がみられている。本報告ではそれらの特徴量を用いることで、認知機能低下レベルの分類をおこなえないか検討した。分類学習器LDA、SVM、knn(k=1)の三つの手法を試みたところ、すべての手法で健常・軽度認知障害群と認知症の疑いのある群の2群分類で70%以上の分類率が得られ、スクリーニングツールの妥当性が示唆されたので報告する。 |
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