運動想起脳波識別における時間窓選択を用いた空間フィルタの設計

摘要

近年，身体運動を伴わない外界との通信手段であるBrain- Machine Interface (BMI) の研究[1]-[5] が盛hに行われている．非侵襲な計測が可能で，計測機器の可搬性もある脳波(Electroencephalogram: EEG) はBMI によく用いられている．脳波の中でも，運動想起脳波に対してCommon Spatial Pattern (CSP) による識別手法[6] が提案されている．CSP は被験者側の訓練によって高い識別精度が実現できる点や，3種以上の運動想起脳波の識別へ拡張が可能な点から，BCI に有効な特徴抽出方法であると言える．しかし，CSP を用いた場合の識別精度は被験者に強く依存している．これは，空間フィルタの設計が上手く行えていないことが一因として考えられる．本論文では，空間フィルタを設計するときに用いる脳波データを事象関連脱同期(Event-Related Desynchronization: ERD) の度合いによって選択することで精度の良い空間フィルタを設計し，識別精度の改善を図る．また，その効果をBCI Competition IV のdata set 2a [7] を用いて検証する．