EEGを利用したブレイン±ンビュータインタフェナスDatacleansing for EEG based Brain Computer Interfaceのたゆのデータクレンジング

摘要

近年，脳の時卿こ伴い発せられる脳波（EEG）を読み取り，意思を外部に出力するブレインコンピュータインタフ千￣ス（BCI）の研究が行わ町．全身麻嘩患者のコミュ羊ケーションを支援することが期待されている上本稿では，計測されたEEGから計算されたデータに特徴選択を施すことにより汎化性能の高い識別器を構成する手法について検討する. 特徴選択により，EEGデータ中の不要な情報や冗畢な情報を除去することで，識別器の汎化性能が向上すると期待できる. 特徴選択の具体的な方法としては，EEGデータから計算した特徴量を一つすっ減少させて交差確認法で評価する手法牢採用した．これを，優れたパターン認識の手法であるサボ」トベクターマシンの入力とすることで，汎化性能の高いBCIを構築するこキができた．