FPGAを用いたEEGNetに基づく脳波のパターン認識用プロセッサの一設計

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-14

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): A Design of EEGNet based Pattern Recognition Processor for EEG using FPGA

著者名: 塚原 彰彦(東京電機大学),宮原 優太(東京電機大学),深山 大地(東京電機大学),田中 慶太(東京電機大学),内川 義則(東京電機大学)

著者名(英語): Akihiko Tsukahara|Yuta Miyahara|Daichi Miyama|Keita Tanaka|Yoshinori Uchikawa

キーワード: ブレインマシンインターフェース|生体信号|FPGAFPGA|Brain machine interface|Biological signal|FPGA

要約(日本語): 近年，脳波などによって機械操作を可能にするブレインマシンインターフェース（以下BMI）が注目されている。BMI技術の更なる高度化においては，脳波など計測された生体信号の中から時間的に変動するヒトの内的（意識）状態（情動や意思など）を読み取り，制御対象となる電子機械装置の制御信号にリアルタイムで情報変換するBMI装置の開発が要求されている。そこで本研究では，ヒトの状態を知り，その状態に応じて動作するような人間適応型の電子機械のためのインターフェースとして，再構成可能なLSIであるFPGAに脳波等をリアルタイムにパターン認識する専用プロセッサを構築することを検討している。脳波等の扱いに特化し，パラメータが少なく実装可能な深層学習の一つとして提案されているEEGNetに基づく推論処理プロセッサを設計し，論理回路シミュレーションを行った結果について報告する。

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