JP2024056275A - プログラム、製造方法、製造装置及び接続方法 - Google Patents
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Abstract
Description
<1-1.構成>
図1は、意思伝達システム10の構成を模式的に示す図である。意思伝達システム10を利用する被験者は、例えば、筋萎縮性側索硬化症(ALS)の患者である。被験者の脳からは、被験者の企図に応じた脳波が発される。意思伝達システム10においては、被験者の脳波に基づいて被験者の脳活動が検出され、被験者の脳活動に基づいて被操作装置400の操作が行なわれる。脳活動は、例えば、被験者の脳の各部位から発された脳波に基づいて検出される。
図4は、脳波解読装置300における動作手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示される処理は、通信部330を通じて脳波信号等が継続的に受信されている場合に、制御部310によって繰り返し実行される。
<2-1.構成>
図5は、学習システム20の構成を模式的に示す図である。学習システム20は、例えば、上述の学習済モデル322を生成するように構成されている。
学習済モデル322の生成においては、複数の脳波信号等が学習用データとして用いられる。学習用データは、被験者が所定の企図をイメージした場合に発された脳波信号に基づいて生成される。以下ではまず、学習用データの生成に用いられる脳波信号の収集手順について説明する。
<3-1.電極群とアンプチップとの接続ルール>
上述のように、電極群110に含まれる各電極111は、アンプチップ120に含まれる増幅素子121(図2)に白金線を通じて電気的に接続されている。アンプチップ120に含まれる各増幅素子121の品質は必ずしも一定ではない。アンプチップ120に含まれる複数の増幅素子121のうち一部の増幅素子121が所定の品質に満たない場合がある。
図16は、各電極111によって検出された脳波のスペクトログラムの表示手順を示すフローチャートである。このフローチャートによって示される処理は、学習済モデル生成装置500の制御部510によって繰り返し実行される。
以上のように、学習済モデル生成装置500においては、モザイクグラフG1,G2,G3,G4が共通の画面に表示される。各モザイクグラフは複数のパラメータの複数の組合せの少なくとも一部における感度に関する情報を示し、複数のモザイクグラフに関して前提となる特異度に関する値は互いに異なる。したがって、学習済モデル生成装置500によれば、複数のパラメータの複数の組合せの少なくとも一部における感度及び特異度がモザイクグラフG1,G2,G3,G4によって視覚的に表わされるため、複数のパラメータの良好な組合せを画面表示によりユーザ(医師等)に容易に認識させることができる。ユーザ(医師等)は複数のモザイクグラフを参照して使用するパラメータを判断し評価を進めることができるので、被験者の脳波に基づいて被験者の企図を比較的高精度に推定可能な学習済モデルの生成が容易となる。
上記実施の形態の思想は、以上で説明された実施の形態に限定されない。以下、上記実施の形態の思想を適用できる他の実施の形態の一例について説明する。
Claims (10)
- 被験者の脳波に基づいて前記被験者の企図を推定する学習済モデルの生成に用いられるプログラムであって、
前記学習済モデルは、複数の教師データを用いた機械学習を通じて生成され、
前記機械学習においては、複数のパラメータの各々が事前に調整され、
前記複数の教師データの各々は、前記脳波に関する情報を含むと共に、前記複数のパラメータの少なくとも一部を踏まえた上で前記機械学習に用いられ、
前記プログラムは、
前記複数のパラメータの複数の組合せの各々に関して前記機械学習を行なうことによって複数の学習済モデルを生成するステップと、
前記複数の学習済モデルの各々に関して感度及び特異度を算出するステップと、
複数のモザイクグラフを共通の画面に表示させるステップとをコンピュータに実行させ、
前記複数のモザイクグラフの各々は、前記複数の組合せの少なくとも一部における前記感度に関する情報を示し、
前記複数のモザイクグラフに関して前提となる前記特異度に関する値は互いに異なる、プログラム。 - 前記複数のモザイクグラフの各々においては、前記複数のパラメータのうち少なくとも一部が前提の値として決められており、
前記前提の値の変更を受け付けるステップと、
前記前提の値が変更された場合に、前記複数のモザイクグラフの各々を更新するステップとを前記コンピュータにさらに実行させる、請求項1に記載のプログラム。 - 前記感度に関する情報は色情報を含み、
前記感度の値と色との対応関係を示すスケールの変更を受け付けるステップと、
前記スケールが変更された場合に、前記複数のモザイクグラフの各々を更新するステップとを前記コンピュータにさらに実行させる、請求項1又は請求項2に記載のプログラム。 - 前記感度に関する情報は数値情報を含む、請求項1又は請求項2に記載のプログラム。
- 前記感度及び前記特異度の両方に基づいて前記複数のパラメータの最適な組合せを導出するステップと、
前記最適な組合せにおける各パラメータの数値を前記画面に表示させるステップとを前記コンピュータにさらに実行させ、
前記複数のモザイクグラフの各々は、前記最適な組合せを前提として生成される、請求項1又は請求項2に記載のプログラム。 - 前記複数のモザイクグラフにおいて示される複数の前記感度に関する情報のうち最も高い感度を示す情報を前記画面に強調表示させるステップを前記コンピュータにさらに実行させる、請求項1又は請求項2に記載のプログラム。
- 被験者の脳波に基づいて前記被験者の企図を推定する学習済モデルの製造方法であって、
前記学習済モデルは、複数の教師データを用いた機械学習を通じて生成され、
前記機械学習においては、複数のパラメータの各々が事前に調整され、
前記複数の教師データの各々は、前記脳波に関する情報を含むと共に、前記複数のパラメータの少なくとも一部を踏まえた上で前記機械学習に用いられ、
前記製造方法は、
前記複数のパラメータの複数の組合せの各々に関して前記機械学習を行なうことによって複数の学習済モデルを生成するステップと、
前記複数の学習済モデルの各々に関して感度及び特異度を算出するステップと、
複数のモザイクグラフを共通の画面に表示するステップとを含み、
前記複数のモザイクグラフの各々は、前記複数の組合せの少なくとも一部における前記感度に関する情報を示し、
前記複数のモザイクグラフに関して前提となる前記特異度に関する値は互いに異なる、製造方法。 - 被験者の脳波に基づいて前記被験者の企図を推定する学習済モデルの製造装置であって、
前記学習済モデルは、複数の教師データを用いた機械学習を通じて生成され、
前記機械学習においては、複数のパラメータの各々が事前に調整され、
前記複数の教師データの各々は、前記脳波に関する情報を含むと共に、前記複数のパラメータの少なくとも一部を踏まえた上で前記機械学習に用いられ、
前記製造装置は、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行されるプログラムを記憶するメモリとを備え、
前記プログラムは、
前記複数のパラメータの複数の組合せの各々に関して前記機械学習を行なうことによって複数の学習済モデルを生成するステップと、
前記複数の学習済モデルの各々に関して感度及び特異度を算出するステップと、
複数のモザイクグラフを共通の画面に表示させるステップとを前記プロセッサに実行させ、
前記複数のモザイクグラフの各々は、前記複数の組合せの少なくとも一部における前記感度に関する情報を示し、
前記複数のモザイクグラフに関して前提となる前記特異度に関する値は互いに異なる、製造装置。 - 被験者の頭蓋内に埋め込まれた電極群を通じて取得された脳波に基づいて生成された脳波スペクトログラムを表示するためのプログラムであって、
前記電極群は、第1領域に配置された電極と、第2領域に配置された電極とを含み、
前記第1領域に配置された電極によって取得される脳波は、前記第2領域に配置された電極によって取得される脳波と比較して、前記被験者の企図のうち検出対象の企図と高い相関を有し、
前記電極群に含まれる複数の電極の各々は、アンプチップに含まれる複数の増幅素子のいずれかに電気的に接続されており、
前記複数の増幅素子のうち所定の基準を満たさない増幅素子は、前記第2領域に配置された電極に電気的に接続されており、
前記プログラムは、
前記複数の増幅素子の各々の出力に基づいて複数の脳波スペクトログラムを生成するステップと、
生成された複数の脳波スペクトログラムを含む画面を表示させるステップとをコンピュータに実行させ、
前記画面において、前記複数の脳波スペクトログラムの各々は、対応する電極の前記電極群における位置と同等の位置に配置される、プログラム。 - 被験者の脳波を検出するための電極群とアンプチップとの接続方法であって、
前記アンプチップは、複数の増幅素子を含み、
前記電極群は、第1領域に配置された電極と、第2領域に配置された電極とを含み、
前記第1領域に配置された電極によって取得される脳波は、前記第2領域に配置された電極によって取得される脳波と比較して、前記被験者の企図のうち検出対象の企図と高い相関を有し、
前記接続方法は、
前記複数の増幅素子に所定の基準を満たさない増幅素子が含まれるか否かを判定するステップと、
前記複数の増幅素子に前記所定の基準を満たさない増幅素子が含まれていた場合に、前記所定の基準を満たさない増幅素子と、前記第2領域に配置された電極とを接続するステップとを含む、接続方法。
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JP2022045493A (ja) * | 2020-09-09 | 2022-03-22 | 国立大学法人徳島大学 | 信号処理装置、信号処理方法および信号処理プログラム |
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