視覚皮質のNIRS信号を用いた知覚状態の推定の試み(マルチモーダル情報処理とインタフェース&応用システム及び一般)
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概要
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脳活動の様子だけから被験者がどんな知覚情報処理を行っているのかを類推することは,通常は困難である.しかしクラス分類を用いることで有限な選択肢のいずれの知覚状態に近いのかを推定することは可能である.このような手法はbrain-machine interface (BMI)にとっても有効であると考えられる.光トポグラフィは近赤外分光法(NIRS)を用いた非侵襲の脳機能測定装置で,取り扱いや維持の容易さや拘束の少なさから健常者向けのBMIに適していると考えられるが,これまで光トポグラフィを用いて被験者の知覚状態を推定する研究はほとんど行われてこなかった.本研究では,視覚運動の検出課題を遂行中の被験者の脳活動を光トポグラフィによって測定し,得られた信号から観察していた刺激をサポートベクタマシンによるクラス分類によって推定した.このとき,サポートベクタマシンに与えるNIRS信号の時空間的特徴を操作することによって,知覚状態の推定に有用な情報が測定された脳血流信号のなかでどのように符号化されているのかについて調べた.結果,特定の脳部位の特定の時間周波数領域に多くの情報が含まれていることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-19
著者
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