自己組織型パーティクルフィルタを用いたNIRSによる認知負荷強度推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS8-7

グループ名: 【C】2019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: 2019/08/28

タイトル(英語): Cognitive load-strength estimation based on NIRS with self-organizing particle filter

著者名: 藤原 敏輝(東京電機大学),鈴木 聡(東京電機大学)

著者名(英語): Toshiki Fujiwara|Satoshi Suzuki

キーワード: 認知負荷|近赤外線分光法|強度推定|パーティクルフィルタ|瞬時統計量推定|cognitive load|near-infrared spectroscopy|strength estimation|particle filter|instantaneous statistics estimation

要約(日本語): 認知負荷の推定は，日常生活における思考・判断という能動的精神活動の支援に活用できる可能性を持つ。本稿では，認知負荷の有無だけでなく，認知負荷強度を推定するアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは，従来法の脳血流量由来に加えて，周波数特性由来の要因に関し，負荷の有無で脳血流量の周波数帯域やそのピークが異なるという著者らの先行研究に基づき，脳血流量の統計的性質の変化推定に応用したものである。この統計的性質の瞬時推定のため，自己組織型パーティクルフィルタを構成，標準偏差の瞬時推定の妥当性をダミーデータで確認した。これを踏まえ，認知負荷強度推定実験では難易度の異なる計算を行い，前頭葉を近赤外線分光法で計測して，推定アルゴリズムの検証を行った。無相関検定の結果，実験協力者の9割以上で有意(ピアソンの積率相関：n=48，α=.01)に，認知負荷強度の推定に相関が認めれ，提案推定アルゴリズムの有効性を確認できた。

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