2024-03-28T19:52:17Z
https://nagoya.repo.nii.ac.jp/oai
oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00018591
2023-01-16T05:08:45Z
320:321:322
脳波を用いた手足の運動想起判別における準備電位の傾きを用いた特徴抽出法に関する検討
A Study on Feature Extraction Method based on Regression Coefficient of Bereitschschafts Potential for Discrimination of Hand and Foot Motor Imagery using EEG
中村, 翔太郎
高橋, 弘武
吉川, 大弘
古橋, 武
NAKAMURA, Shotaro
TAKAHASHI, Hiromu
YOSHIKAWA, Tomohiro
FURUHASHI, Takeshi
open access
Brain Computer Interface
運動想起
準備電位
Motor Imagery
Bereitschschafts Potential
近年,脳情報を読み取り,機械の制御を行う Brain Computer Interface (BCI) の実現に向けて,脳波の判別に関する研究が盛んに行われている.この脳波判別には,手足などの運動,もしくは運動想起が用いられることが多い.一方,運動に関連する脳波パターンとして,運動前に電位が減少する準備電位(BP)がある.BPでは,動かす体の部位によって減少傾向が異なることが知られている.本論文では,BPの減少傾向の違いに着目した特徴抽出法を提案する.BCI Competition IIIで用いられた手足の運動想起時の脳波データに対して提案手法を適用し,その有効性を示す.
Recently, a lot of researches on Brain-Computer Interfaces (BCIs) have been reported. It is expected that BCIs will help patients like those with Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) to control a wheel chair or to communicate with other people just by using thoughts. BCIs analyze biological signals such as Electroencephalogram (EEG) to recognize thoughts, and especially those associated with motor imagery have been well investigated. The Bereitschschafts Potential (BP) is one of the features of EEGs related to body movements, which occurs before voluntary limb movements. The BPs associated with different movements have different temporal patterns. This paper proposes a method to capture the difference of the BP patterns. In this paper, the proposed method is applied to EEGs of motor imagery used in BCI Competition III and the effectivenesss of the proposed method is shown.
日本知能情報ファジィ学会
2010-11-15
jpn
conference paper
VoR
http://hdl.handle.net/2237/20686
https://nagoya.repo.nii.ac.jp/records/18591
https://doi.org/10.3156/jsoft.22.427
1347-7986
知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
22
4
427
433
https://nagoya.repo.nii.ac.jp/record/18591/files/22_427.pdf
application/pdf
807.3 kB
2018-02-21