近赤外分光法を用いた動作肢の判別

摘要

近年，脳活動信号を入力としてコンピュータを制御するBCI（Brain-Computer Interface）の研究が行われ，全身麻痺患者のコミュニケーションを支援することで期待されている．本報告では，右手および左手の運動中における脳活動を非侵襲の脳機能計測手法である近赤外分光法（NIRS）により計測し，計測された信号を右手・左手の2クラスに識別する手法について検討する．本手法は，計測したNIRS信号から測定チャンネルと特徴を抽出する時区間について特徴選択を行い，これをサポートベクターマシンの入力とすることで高い汎化性能を示した．このことから，NIRS信号の2クラス識別方法として有効であると考えちれる．%Brain-computer interfaces (BCI) is expected as a tool for communication for paralyzed patients. This paper proposes a method to classify near-infrared spectroscopy (NIRS) signals responded by left-hand or right-hand motor execution. In the proposed method, we selected features as sampling intervals and measured channels from NIRS signals. Support vector machines were used as a classifier. It is shown that the proposed method presents the high generalization capability. The result suggests that the proposed method can be useful to classify the two-category classification problem of NIRS signals.