講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-01-22 09:40
腕の左右方向運動意図のEEGからの解読可能性 ○稲葉光彦・池田和司(奈良先端大)・川鍋一晃(ATR) NC2020-35 |
抄録 |
(和) |
脳の活動の変化を利用して外部デバイスを操作することで人をサポートする技術としてBMI(Brain-machine interface)がある.EEGなどを用いる非侵襲的なBMIの研究では,使用者の実現したい行動を想起する自然な操作ではなく,暗算を行うなどの特殊な状態を利用してBMIを操作している.このようなBMIシステムは,意図している行動と異なる脳状態の誘導が必要なため,BMIの実用上の問題となっている.本研究では,より自然なBMI実現に向けて,右腕を左右に動かす動作を想像した際のEEGから、意図した移動方向の解読可能性を調査した.入れ子構造の交差検証によってパラメータを最適化して左右判別を行った結果,6人の被験者の平均判別率は62%であった.さらに,判別に使われた特徴についてSHAP値の算出および時間周波数マップを作成し,神経生理学的な解釈を検討した. |
(英) |
Brain-machine interface (BMI) is a technology that supports people by manipulating external devices using only changes in brain activity. In non-invasive BMI research, mental states that are inconsistent with intended behaviors such as mental calculation are used for determining manipulation commands in order to achieve high accuracy. This dissociation between mental states and intended behaviors is an obstacle in practical BMI applications. In the present study, we conducted an experiment to investigate the difference in brain activity when imagining moving right (dominant) arm to the left or right towards more natural BMIs. By nested cross-validation for selecting features and optimizing parameters, we showed that the average classification accuracy of 6 subjects was 62%, and thus we can significantly discriminate left-right movement imagination of the same arm. Furthermore, we investigated the results by using SHAP values and time-frequency maps to discuss their possible physiological interpretations. |
キーワード |
(和) |
ブレイン・マシン・インタフェース / 脳波 / 運動想像 / 単一の腕の運動解読 / SHAP値 / / / |
(英) |
BMI / EEG / motor imagery / movement decoding of the same arm / SHAP value / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 331, NC2020-35, pp. 18-23, 2021年1月. |
資料番号 |
NC2020-35 |
発行日 |
2021-01-14 (NC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2020-35 |