直感的なロボットアームの駆動に向けたBCIの提案と評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MBE22007

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 医用・生体工学研究会

発行日: 2022/03/13

タイトル(英語): Proposal and evaluation of motor imagery Brain-computer Interface for intuitive robot arm control

著者名: 佐藤 仁(東京大学),冨士野 健人(東京大学),森 史奈(東京大学),小谷 潔(東京大学),神保 泰彦(東京大学)

著者名(英語): Jin Sato(The University of Tokyo),Kento Fujino(The University of Tokyo),Fumina Mori(The University of Tokyo),Kiyoshi Kotani (The University of Tokyo),Yasuhiko Jimbo(The University of Tokyo)

キーワード: ブレインコンピューターインターフェース|運動想起|脳波|近赤外分光法|ロボットアームのリアルタイム制御|定常状態視覚誘発電位|EEG-NIRS BCI|motor imagery|EEG|NIRS|robot arm|SSVEP

要約(日本語): 従来のEEG-NIRS BCIはロボットアームの動きと想起する動作に直感的な対応がない. そこで, ロボットアームの動きと対応のある5つの運動想起をEEGとNIRSで計測した. EEGパワー変化の時間平均を特徴量とする新たな解析手法を提案し, FBCSPを用いた手法の分類精度を超えた. さらに, 運動想起BCIとSSVEP BCIを融合してリアルタイムでロボットアームを駆動するBCIを開発した.

要約(英語): There is no intuitive relationship between the movement of the robot arm and motor Imagery in the conventional EEG-NIRS BCI. Therefore, we measured brain activities during 5 motor Imagery tasks that intuitively correspond to the robot arm by using EEG and NIRS. We proposed a new analysis method using the time average of EEG power changes as features, and the classification accuracy of this method exceeded that of the method using FBCSP. Furthermore, we developed a BCI that drives a robot arm in real time by fusing motor Imagery BCI and SSVEP BCI.

本誌: 2022年3月16日医用・生体工学研究会-1

本誌掲載ページ: 37-42 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,848 Kバイト