電動車椅子制御のための脳波識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS13-4

グループ名: 【C】平成25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: 2013/09/04

タイトル(英語): Electroencephalogram Discriminant Analysis to Control an Electrically-Powered Wheelchair

著者名: 天間勇樹 (北見工業大学),佐々木 将人(北見工業大学),中村 健太(北見工業大学),松本 峻(北見工業大学),橋本 泰成(北見工業大学)

著者名(英語): Yuki Temma(Kitami Institute of Technology),Masato Sasaki(Kitami Institute of Technology),Kenta Nakamura(Kitami Institute of Technology),Shun Matsumoto(Kitami Institute of Technology),Yasunari Hashimoto(Kitami Institute of Technology)

キーワード: 車椅子|脳波|ブレインマシンインターフェース|ブレインコンピューターインターフェース|支援ロボット|wheelchair|electroencephalogram|Brain Machine Interface|Brain Computer Interface|Assistive robot

要約(日本語): 近年、ブレイン・マシン・インターフェースは運動機能を制限された患者の生活の質を高める技術として注目されている。本研究では、随意運動時の脳活動を自動で識別するBMIを介して電動車椅子を制御することを目的とした。本研究では、健常者3名において左手、右手、左足、右足の各動作における脳波識別率を算出した。またその結果より電動車椅子の操作に対して安全性や操作性が高い操作アルゴリズムを開発・検討した。その結果、1秒ごとのデータを用いて算出した脳波識別率はそれぞれの被験者で最大52%、48%、45%となった。また、情報転送速度は最大2.05bit/minとなった。本研究により、四肢の動作・運動イメージによる電動車椅子操作のための脳波処理についての基礎的なデータを収集することができた。今後は車椅子上での振動や体動の影響がどの程度脳波に影響を与えるか調査し、さらなる操作性の向上を目指す。

PDFファイルサイズ: 3,725 Kバイト