講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-03-18 14:30
EEG信号による運動抑制反応エラーの事前予測についての検討 ○山根彰太・南部功夫・和田安弘(長岡技科大) MBE2013-143 |
抄録 |
(和) |
情報化社会の発展と共にヒューマンエラーの発生が問題となっている.このため,エラーの事前予測システムの開発が期待されている.近年行われた研究において,エラー発生前の脳信号より観測できる,α波・θ波・β波よりエラー発生を予測できる可能性が報告されている.本研究では,Electroencephalogram (EEG)よりエラー発生前特有の脳活動を検出し,単一試行でのエラー予測の可能性を検討した.実験には,10 人の被験者が Go/No-Go 課題を行い,解析では刺激を提示する-1000msec~0msec 間を用いて SVM によりエラー予測の精度を検証した.検証よりエラーの最大識別精度は 76%であり,10 人中 6 人の被験者で識別精度が有意に高いことが確認された(p<0.05).以上の結果から,EEG によってヒューマンエラーの発生を予測できる可能性を示唆した. |
(英) |
Occurrence of serious human error is a problem with the development of the information society. Recent studies using neural signatures of alpha, theta, and beta-band powers have shown that failures of attention or occurances of errors can be captured before they actually occur, suggesting that it is possible to predict the error prior to the motor responses. The goal of this study is to examine how accurately EEG signals before motor responses can predict occurrence of forthcoming errors in a single-trial offline classification. Ten subjects performed Go/No-Go task, and classification accuracy of occurrence of errors by Support Vector Machine (SVM) were investigated using 1000 msec before presenting a visual stimulus in the analysis. The classification results using the SVM showed mean classification accuracy was 76% , and that the accuracy was significantly higher in 6 out of 10 subject. This result suggests a possibility to predict errors by using EEG. |
キーワード |
(和) |
EEG / Go/No-Go / ヒューマンエラー / SVM / / / / |
(英) |
EEG / Go/No-Go / human error / SVM / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 499, MBE2013-143, pp. 157-162, 2014年3月. |
資料番号 |
MBE2013-143 |
発行日 |
2014-03-10 (MBE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MBE2013-143 |