MR-BCIにおける環境情報から選択肢の識別と直感的な提示に向けた基礎的研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-6

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): Basic research in MR-BCI for identification and intuitive presentation of options from environmental information

著者名: 寒川 隼平(東京大学),菊池 恵吾(東京大学),小谷 潔(東京大学),神保 泰彦(東京大学)

著者名(英語): Jumpei Sogawa|Keigo Kikuchi|Kiyoshi Kotani|Yasuhiko Jimbo

キーワード: BCI|複合現実|画像処理|HMD|BCI|Mixed-Reality|Image Processing|HMD

要約(日本語): 筋萎縮性側索硬化症(ALS)の国内の患者数は，平成29年度末の厚生労働省の発表で9,636人と報告されている。ALSの病状が進行すると筋電によるコミュニケーションを取れなくなる。ALS患者が自分の意思を発信する手段として，Brain Computer Interface(BCI)がある。最も有名なBCIの一つは，光刺激に対して応答的に生じるP300と呼ばれる脳波から意図する文字を1つずつ読み取るP300 Spellerである。これを用いることで36の選択肢を選ぶことができるが，あらかじめ決められた選択肢しか選べない上に，直感性に欠ける。そこで本研究では複合現実を用いたBCI(MR-BCI)を使用した。MR-BCIを用いて環境情報を読み取り選択肢を提示することで直感的に意思を発信できるようになる。本研究では，使用者の意思を反映するのに適切な選択肢を，環境情報から抽出するシステムの開発を行う。

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