頭部加速度を利用した脳血流量による認知負荷推定法の精度向上

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-6

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Accuracy Improvement of Cognitive Load Estimation using Cerebral Blood Flow Measurement with Head-Acceleration Information

著者名: 村田 祐輔(東京電機大学),渡邉 匠(東京電機大学),鈴木 聡(東京電機大学)

著者名(英語): Yusuke Murata|Takumi Watanabe|Satoshi Suzuki

キーワード: 脳血流量|認知負荷|近赤外線分光法|頭部加速度|体動アーチファクト|Cerebral Blood Flow|Cognitive Load|near infrared spectroscopy|Head Acceleration|Motion Artifact

要約(日本語): 認知負荷は学習時の努力や苦労の強さといえ，学習や教育の効率の評価指標として注目されている。計測手段として，拘束が少なく日常的な計測も可能なnear‐infrared spectroscopy（NIRS）による認知負荷推定がなされている。しかし，その計測信号は体動アーチファクト（MA）の影響を受けるため，動きを伴う認知負荷推定が困難であり，これを解決するために，著者らは平常時と思考時のパワースペクトル密度（PSD）の相関係数を用いた体動下における認知負荷推定手法を前回提案した。しかしながら，本手法には，思考を伴わない運動時のPSDという特異なキャリブレーションが必要という問題があった。そこで本稿では，頭部加速度計測で，MAの周波数帯域を特定/除去する改善版認知負荷推定法を提案する。歩行時思考タスクを用いた実験で，運動中の認知負荷も識別できることを確認した。（N＝10,p<.05）。

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