(11) Single-trial EEGsを利用したBCIの開発―ICA，ダイポール推定，数量化分析Ⅱ類による解析―
山崎敏正，牧 秀之，高柳 浩，上條憲一，山ノ井髙洋
2007年電子情報通信学会基礎・境界ソサイエティ大会 基礎・境界講演論文集, p.193, 2007-9
Brain-Computer Interface (BCI)とは，脳からの信号を制御信号に変換する装置を指す．そうしたBCIに対する入力信号として，EEG rhythms，VEP，P300など様々な神経活動に関する信号が利用されてきた． BCIへの神経活動の入力信号として周期的なEEG成分を利用する根拠は，特定の動作の準備あるいはプランニングがμ波や正中β波などのERDをもたらすことである．そのような動作の準備の間，ERDは意図される動作の左右に依存して異なる空間的な局在を示す．動作イメージの遂行中に計測されたEEGsのスペクトル解析により，Pfurtscheller et al.は対側の中心部で有意なERDを，同側でERSを見い出した． 著者らも動作イメージ時の脳波に注目し，32ch及び128chのERPに対する複数ダイポール表現を明らかにし，ERfMRIによってこの結果を検証してきた．しかしながら，上記のERPはBCIとして不適切である．何故なら，神経活動信号は，加算平均せずに，実時間で解析されなければならないからである． 実時間でEEGデータを解析するBCIを検討するために，本発表では，著者らの過去のデータで，加算平均する前のsingle-trial EEGsを再解析する．この解析は，ICA，ダイポール推定，数量化Ⅱ類から構成される．各独立成分を頭皮表面に射影したデータでダイポール推定を行い，推定結果に数量化Ⅱ類を適用することにより動作イメージした手の左右の識別を試みた．
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