Single-trial EEGsを利用したBCIの実現に向けて: ICA、ECDL、数量化分析Ⅱ類、BNMの適用

摘要

This study proposes some methods for EEG data analysis to develop a new BCI (Brain-Computer Interface) using single-trial EEGs. The present system involves independent component analysis (ICA) for each single-trial EEG recorded during movement imagery tasks, equivalent current dipole source localization (ECDL) for each IC and discrimination between left and right hands to imagine by quantification method II and Bayesian network model (BNM) using the ECDL results. Moreover, the discrimination accuracy of our BCI system is evaluated, and problems on real-time data processing are discussed.%本発表では、single-trial EEGsを利用したBCI（Brain-Computer Interface）の開発に向けた、脳波データの解析法を提案し、その性能や実用化に向けた課題を議論する。具体的には、動作イメージ課題遂行中の脳波にICAを適用し、得られた独立成分毎にECDL法を適用する。得られた推定結果に数量化分析Ⅱ類およびBayesian network modelを適用し、イメージすべき手の左右の識別を試みる。更に、本手法の識別精度を評価し、実時間性に関する課題を議論する。