ターゲット少数時の拡張現実感技術を用いたBrain-Computer Interfaceの発光パターン最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-8

グループ名: 【C】平成24年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2012/09/05

タイトル(英語): Optimization of Flash pattern in case of Few targets for Augmented Reality-Brain-Computer Interface

著者名: 宇野 宏祐(東京大学),内藤玄造 (東京大学),飛佐洋平 (東京大学),吉田 塁(東京大学),小川 雄太郎(東京大学),小谷 潔(東京大学),神保 泰彦(東京大学)

著者名(英語): Kosuke Uno(University of Tokyo),Genzo Naito(University of Tokyo),Yohei Tobisa(University of Tokyo),Lui Yoshida(University of Tokyo),Yutaro Ogawa(University of Tokyo),Kiyoshi Kotani(University of Tokyo),Yasuhiko Jimbo(University of Tokyo)

キーワード: ブレイン・コンピュータ・インタフェース|P300|拡張現実感拡張現実感|Brain-Computer Interface|P300|Augmented Reality

要約(日本語): Brain-Computer Interface (BCI)は，身体の動きを必要としないため，筋萎縮性側索硬化症や重度の麻痺患者が利用できるデバイスとして実用化が期待されている．しかし，先行研究におけるBCIの機能は文字入力や車椅子操作等に限定されており，現実空間に存在する機器の操作には向かない．そこで本研究では，Augmented Reality (AR)技術を用いることにより現実空間に存在する選択肢を可視化し，P300の検出によって選択するAR-BCIを構築・検討することを目的とした．AR-BCIは従来のBCIとは異なり，状況により選択肢の数が変化する．選択肢数によってはP300が誘発されづらくなってしまうため，選択肢以外の発光オブジェクトを描画し，選択肢の発行確率を一定に保つ手法を考案する．さらに，AR-BCIにより得られる単位時間あたりの情報量を最大化するため，発光確率を変化ささせ，最適値を求める．

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