講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-06-17 10:25
手関節運動を脳波から検出する判別式の比較 ○池上宗汰・橋本泰成(北見工大) MBE2016-10 |
抄録 |
(和) |
本研究では、コンピュータ上の仮想的な三次元空間(仮想現実)でのアバター(キャラクター)を運動関連脳波を使って操作するブレイン・マシン・インタフェース(BMI)の開発のため、BMIに実装する最適な判別器を探索した。健常者8名の協力のもと、BMI操作訓練をおこなうとともに、訓練前後での手関節運動課題中の脳波サンプルを取得し、時間周波数分析した。また線形判別分析 (LDA)や2次判別分析 (QDA)の2つの機械判別による判別率を求めた。結果、判別率はLDAが89.4 %、QDAが84.4 %となりQDAよりもLDAが本研究のBMIに適していることが示唆された。 |
(英) |
The purpose of this study is searchingan appropriate classifier for motor-related cortical activity-based BMI for strolling in the 3-D virtual environment. To obtain this goal, we compared linear discriminant analysis (LDA) and quadratic discriminant analysis (QDA) for electroencephalogram (EEG) classification. Eight healthy volunteers participated the BMI training controlling their own avatar in a virtual reality. We acquired the EEG signals during repeating hand extension in both pre- and post-training conditions. To check the EEG pattern changes, we employed time-frequency analysis. In our results, the binary classification accuracies were 89.4% in LDA and 84.4% in QDA, respectively. This results suggests that LDA is a better method for the BMI system. |
キーワード |
(和) |
脳波 / ブレイン・マシン・インターフェース / 仮想現実 / 判別分析 / / / / |
(英) |
EEG / brain-machine-interface / virtual reality / classification / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 104, MBE2016-10, pp. 5-10, 2016年6月. |
資料番号 |
MBE2016-10 |
発行日 |
2016-06-10 (MBE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MBE2016-10 |