講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-03-14 10:50
脳波による指の運動想起判別に関する検討 ○林 哲郎・横山 寛・カラベス エドアルド・南部功夫・和田安弘(長岡技科大) MBE2017-102 |
抄録 |
(和) |
本研究の目的は,単試行の脳波による指の運動想起の判別を行うことができる可能性の検討を行うことである.指の運動想起と実運動の両方を含む脳波計測実験を行い,その際に計測した単試行の脳波を用いて,実運動と運動想起それぞれの条件で機械学習アルゴリズムによる判別解析を行った.指は独立して動かすことが難しい薬指を除く右手4 本指を対象とした.脳波64ch の時系列信号を入力として畳み込みニューラルネットワークによる判別モデルを作成し,10 分割交差検証による分類精度の評価を行った結果,8 名の被験者平均精度は実運動では47.1%,運動想起では39.9%であった.また,1 標本t 検定によってチャンスレベル25%と分類精度との間に有意差があるか統計検定を行ったところ,両条件共に有意差が認められ,脳波による指の運動想起判別の実現可能性を示唆した. |
(英) |
The objective of this study is to examine the feasibility of finger discrimination using single-trial electroencephalogram(EEG) during motor imagery. We conducted the EEG experiment which includes finger flexion and extension and its imagery, and used that single trial EEG to perform discriminant analysis in both conditions.
Four right-hand fingers, excluding ring finger, were used in this experiment. Employing 64 channels EEG time course signals as an input, the discriminant model was created using a convolutional neural network and we evaluated classification accuracy by 10-fold cross-validation. As a result, the average accuracy of eight subjects was 47.1% in
motor execution condition and 39.9% in motor imagery condition. Also, both conditions showed significant difference between the chance level of classification (25%) and its accuracy, this suggested the possibility of achievement of discriminating individual finger imagery using EEG. |
キーワード |
(和) |
脳波(EEG) / ブレインコンピュータインタフェース(BCI) / 指運動 / 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) / / / / |
(英) |
Electroencephalogram(EEG) / Brain-Computer Interface(BCI) / Finger movement / Convolutional Neural Network(CNN) / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 507, MBE2017-102, pp. 109-112, 2018年3月. |
資料番号 |
MBE2017-102 |
発行日 |
2018-03-06 (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 |
MBE2017-102 |