アルファ波成分を用いた脳波ASSRデータの2クラス判別

摘要

ブレイン•コンピュータインターフェースのひとつに，音声刺激への選択注意を用いたものが提案されている.これは短い刺激時間では正答率は下がる傾向があり、改善の余地があると思われる.本研究では解析にα波成分を用いることで正答率の向上を試みた.20~24歳の8名から取得した脳波データについて，刺激周波数およびα波成分を用いた解析を行った結果，2クラス判別問題について平均90％,標準偏差5.65％の正答率を得た.このとき情報伝達率(ITR)は6.37bits/minとなった.少なくとも今回のデータセットでは先行研究を上回った.%One method of Brain-Computer Interfaces is to use subject's attention to auditory stimuli. Recognition accuracy, however, appears to call for improvements. We attempted to incorporate alpha waves in an auditory steady-state response (ASSR)-based classification problem. With eight subjects (20-24 years old), the proposed system achieved an average classification accuracy of 90±5.65％ for a binary classification problem. The average information transfer rate was 6.37 bits/min. The result outperformed a prior research at least with the dataset.