ニューラルネットワークによる脳波に基づくメンタルタスクの分類(信号処理, スペクトル拡散, 及び一般)

概要

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階層形ニューラルネットワークを用いて脳波解析に基づくメンタルタスクの推定を行った.5種類のメンタルタスクを対象とし, 7チャネルの電極で測定した脳波を用いた.脳波をフーリエ変換して特徴を抽出した.値が小さいサンプルが多いので, 非線形正規化を行った.1チャネル当たり2,500サンプルの脳波データを平均化により圧縮を行ったが, 1チャネル当たり20サンプルの場合が良好な結果を得た.ニューラルネットワークの出力が小さい場合は「判定不能」とするが, そのための閾値によって, (正答率, 誤答率)は(78%, 0%)〜(92%, 8%)の範囲で変化する.閾値が低いほど, 正答率が向上するが, 同時に誤答率も高くなる.今回用いたメンタルタスクの種類に差はあまり大きくなかった.脳波は個人差も大きい.3人の被験者に対して個別にニューラルネットワークを学習した場合でも, 42%〜78%の開きがあった.さらに, 2人の被験者の脳波データを単一のニューラルネットワークで学習した場合の正答率は, 個別学習の78%, 72%から65%に低下しており, 推定が難しくなっている.
社団法人電子情報通信学会の論文
2005-07-07