SSVEP-BCIに関する基礎研究

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：CT25100

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日：2025/11/19

タイトル(英語)：Fundamental Research on SSVEP-BCI

著者名：中塚 久順(徳島文理大学),河田 淳治(徳島文理大学),森本 滋郎(徳島文理大学),加治 芳雄(徳島文理大学),樋口 峰夫(徳島文理大学),藤澤 正一郎(徳島文理大学),天野 久徳(徳島文理大学)

著者名(英語)： Hisanobu Nakatsuka(Tokushima Bunri University),Junji Kawata(Tokushima Bunri University),Jiro Morimoto(Tokushima Bunri University),Yoshio Kaji(Tokushima Bunri Universty),Mineo Higuchi(Tokushima Bunri University),Shoichiro Fujisawa(Tokushima Bunri University),Hisanori Amano(Tokushima Bunri University)

キーワード：ＳＳＶＥＰ,ＢＣＩ,ＦＦＴ,スペクトログラム,サポートベクターマシン,SSVEP,BCI,FFT,spectrogram,SVM

要約(日本語)：本研究では、SSVEPを用いたBCIの基礎研究を行った。LCDを用いたフラッシュ刺激およびチェッカー刺激に加え、LEDによる明滅刺激も採用し、明滅刺激の種類および呈示方法によるSSVEP応答を評価した。脳波計測には、ドライ電極型のAltaireおよびウェット電極型のEPOCXを用いた。取得した脳波データに対して、各種フィルタ・標準化を適用し、FFTおよびスペクトログラムによる解析を行った。また、オープンSSVEPデータセットを用いたSVMの学習と分類を実施した。

要約(英語)：We conducted a fundamental study on SSVEP-based BCI using flash and checker stimuli via LCD and LED. EEG data were recorded with two types of EEG devices. The data were preprocessed, analyzed with FFT and spectrogram, normalized, and classified by SVM using spectral features based on stimulation frequency.

本誌：2025年11月22日制御研究会

本誌掲載ページ：1-5p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,175Kバイト