脳波を利用した意思判断における選択状態の分析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS13036

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2013/03/18

タイトル(英語): Analysis of brain state in the decision-making by using EEG

著者名: 瀬戸 勇記(和歌山大学),尾花 弘章(和歌山大学),阿児 駿平(和歌山大学),賀集 貴也(和歌山大学),坂上 智規(和歌山大学),三浦 浩一(和歌山大学),松田 憲幸(和歌山大学),瀧 寛和(和歌山大学)

著者名(英語): seto yuki(Wakayama University),Obana Hiroaki(Wakayama University),Ako Shumpei(Wakayama University),Kashu Takaya(Wakayama University),Sakagami Tomonori(Wakayama University),Miura Hirokazu(Wakayama University),Matsuda Noriyuki(Wakayama University),Taki Hirokazu(Wakayama University)

キーワード: ブレインマシンインタフェース|脳波|周波数|数字|方向|ニューラルネットワーク|brain-machine interface|electroencephalogram|frequency|number image|direction image|neural network

要約(日本語): 従来、脳波による意思判断における選択状態の検出は、主に脳波の強度を利用して判定されてきた。我々は、この意思決定の選択を「０」「１」もしくは「↑」「↓」「←」「→」に限定し、その脳波の周波数を分析することで、意思を抽出することを試みた。数字を黙読する場合と想起する場合、方向を想起する場合を測定し、適切な計測箇所の検討を行った。個人差の正規化、周波数成分の主成分分析、ニューラルネットワークなどを用いたクラスタリングにより、識別の可能性を確認した。

要約(英語): We studied the classification method of the distribution of electroencephalogram (EEG) frequency in human perception. The EEG of imaging directions (up, down, left, right) and numbers (0, 1) were analyzed. The analysis method consists of data normalization, principal component analysis and neural network. Our study proved the method is effective to classify these perception situations.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 803 Kバイト