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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-06-13 09:25 電動車椅子を制御するBMIによる脳波訓練法の開発 ○天間勇樹・松本 峻・松原 幹・橋本泰成（北見工大）  MBE2014-13 |
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| 抄録 | （和） | ブレイン・マシン・インターフェース(BMI)は身体の運動機能が制限される患者の生活の質を向上させる技術として注目されており，特に外部機器として電動車椅子を制御することができれば，新しい移動手段として肢体不自由者の移動の自由度を高めることができる．本研究は，電動車椅子を制御するBMIシステムを制作すること，そして本システムを使用するために効果的な訓練方法を提案することを目的とした．開発したシステムでは頭部の3箇所から双極導出の脳波を計測してその脳波を機械学習により自動で識別する．この識別結果に従って前進，右旋回，左旋回の信号を外部機器に出力することができる．被験者は身体運動のうち，手と足の身体運動を手がかりに脳波をコントロールするように訓練する．システム製作後，健常成人1人の被験者について3D仮想空間を用いた訓練と，電動車椅子を用いた訓練をそれぞれ3回，一度の訓練につき40分実施した．訓練全体では81.5~85.5％と識別率が向上した．また車椅子操作訓練においてアバター操作訓練と比較すると，4％ほど識別率の向上が高かった．結果から，実際に電動車椅子訓練を利用することが精度の高いBMI操作を習得するのに有用であることが示唆された． |
| （英） | Brain-computer (Brain-machine) interfaces (BCIs or BMIs) are developed to translate the electroencephalogram (EEG) recorded from a BCI user’s scalp into signals for control of external devices. BCIs have been expected as being useful interfaces for severely motor-impaired patients, especially, a BCI-driven motor-wheelchair is expected to allows such patients to move just by their remained brain activities. The purposes of this study are mainly two: (1) To developed a proto-type BCI system that controls three types of movement: left rotation, right rotation, and, going forward; (2) To analyze EEG pattern changes through pre- and post-training conditions. In our BCI system, the EEG signals were derived using bipolar derivation, band-passed in mu and beta frequency bands, and then classified into three brain states. The user trained EEG amplitude control with movement of hands or feet. Using our developed system, a subject participated BCI training by controlling a wheelchair and an avatar in a virtual space. The both types of training were alternately conducted 3 times for each in separate days and each training lasted about 40 minutes. Through whole training, the classification accuracy was increased from 81.5% to 85.5%. Training with wheelchair showed 4% higher accuracy increasing than the training with virtual reality. The result suggests that repetitive control of a BCI-driven wheelchair can provide an effective training for EEG amplitude control. | |
| キーワード | （和） | ミュー波 / ベータ波 / 線形識別法 / 仮想現実 / / / / |
| （英） | mu rhythms / beta rhythms / linear discriminate analysis / virtual reality / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 79, MBE2014-13, pp. 5-8, 2014年6月. | |
| 資料番号 | MBE2014-13 | |
| 発行日 | 2014-06-06 (MBE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
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 | MBE2014-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE |
| 開催期間 | 2014-06-13 - 2014-06-13 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univerisity |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2014-06-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 電動車椅子を制御するBMIによる脳波訓練法の開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of a Training Strategy for Electroencephalogram Control Using a Brain-Computer Interface Driven Wheelchair. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミュー波 / mu rhythms |
| キーワード(2)（和/英） | ベータ波 / beta rhythms |
| キーワード(3)（和/英） | 線形識別法 / linear discriminate analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 仮想現実 / virtual reality |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 天間 勇樹 / Yuki Temma / テンマ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北見工業大学 (略称： 北見工大) Kitami Institute of Technology (略称： Kitami Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 峻 / Shun Matsumoto / マツモト シュン |
| 第2著者 所属（和/英） | 北見工業大学 (略称： 北見工大) Kitami Institute of Technology (略称： Kitami Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松原 幹 / Kan Matsubara / マツバラ カン |
| 第3著者 所属（和/英） | 北見工業大学 (略称： 北見工大) Kitami Institute of Technology (略称： Kitami Inst. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 泰成 / Yasunari Hashimoto / ハシモト ヤスナリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 北見工業大学 (略称： 北見工大) Kitami Institute of Technology (略称： Kitami Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-06-13 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2014-13 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.79 |
| ページ範囲 | pp.5-8 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2014-06-06 (MBE) |
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