深層学習を用いた人間の動作と脳波の対応関係に関する一考察

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC10-5

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): A study on the correspondence between human movements and EEG using deep learning

著者名: 舘山 武史（埼玉工業大学）,和坂 俊昭（名古屋工業大学）,坂口 正道（名古屋工業大学）,藤本 英雄（名古屋工業大学）

著者名(英語): Takeshi Tateyama (Saitama Institute of Technology),Toshiaki Wasaka (Nagoya Institute of Technology),Masamichi Sakaguchi (Nagoya Institute of Technology),Hideo Fujimoto (Nagoya Institute of Technology)

キーワード: 脳波|深層学習|技能継承|画像認識|electroencephalography(EEG)|deep learning|skill inheritance|image recognition

要約(日本語): ものづくり現場の技能継承が困難となる原因の一つは、熟練者の技能が主観的な認知・感覚に大きく依存し、明文化が困難であることである。本研究の大目的は、熟練者の技能の円滑かつ確実な継承を実現することである。そのために、明文化が困難である熟練者の潜在的な経験と知識を、脳波の計測と解析により可視化し、技能教育の一連の支援を行うことを最終目標とする。しかし現在、脳波で測定される電位変化の意味づけの詳細は明確化されておらず、人間の主観的認知や技能レベルの背景にあるコツといった、定量化が困難な運動技能と脳波の関係性を解明する必要がある。
　本研究ではその足掛かりとして、タッピング等の単純動作を対象として、複数人の被験者の脳波を測定する。そして深層学習を用いて、「人間の各部の動作」と「脳波の成分や脳の活動部位」との対応関係、および受動的動作と能動的動作の脳波の差異などを明らかにする。