脳皮質刺激型人工視覚システムにおける刺激位置情報に対する時空間特性を利用した圧縮手法の提案

摘要

集積回路の微細化の恩恵を受け，使用者の恒常的な身体機能の補助および維持を目的とした埋め込み型医療機器が登場している．その中でも人工視覚システムは糖尿病といった疾患や事故に起因する視覚の低下に対する治療法として研究が進められている．このシステムの実現の課題である刺激点数の多きや稼働時間の延長，小型化などの解決のためにシステムの消費電力量の削減は重要である．そこで，本稿では人工視覚システムに含まれる体内外間の無線通信の消費電力量に着目し，無線通信の通信量の大きな割合を占める埋植された刺激インタフェースの制御情報である刺激位置情報に対し情報圧縮を行うことで通信量を削減し消費電力量の削減を目指すとともに，効率の良い刺激位置情報の圧縮手法を提案する．提案する圧縮手法は，刺激位置情報の連続する2フレーム間から排他的論理和により差分情報を取得し時間方向の相関性を利用するとともに，差分情報に対し階層的に符号語を割り当てることで差分情報の発生の局所性を利用し，効率良く冗長性を削減することができる．自動車などを被写体とする実データから生成した刺激位置情報を用いた評価実験では，提案する圧縮手法は圧縮比4.38を示した．