JP6628341B2 - 意思解読装置及び意思伝達支援装置 - Google Patents
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Description
複数の刺激事象のうちの1つを「標的」として被験者に指示しておき、複数の刺激事象を提示し、刺激事象に対する被験者の脳の反応として、脳波を計測する。図中(1)のように、刺激事象ID1〜8に対して、ID1が「標的」、それ以外は「非標的」として被験者が反応した脳波データ、ID2が「標的」、それ以外は「非標的」として被験者が反応した脳波データ、以下同様の脳波データを取得する。取得した脳波データは、指示された標的に対して被験者が標的として選択した際の脳波データと、指示された標的以外に対して被験者が示した脳波データとからなる。全ての刺激事象に対して「標的」と指示して、脳波データを取得する。該脳波データを、教師信号の有る脳波データとして使用する。
(1)で取得した教師信号の有る脳波データから、図中(2)で示すような判別モデル式(「判別関数」とも呼ぶ。)を作成する。脳波データは、刺激事象毎に、標的の場合の脳波データと、非標的の場合の脳波データとで、電極位置によるチャンネルや刺激後の経過時間によって異なっている。各チャンネルと刺激後の経過時間に応じて、判別分析の重み係数を求めることができる。図中、判別モデル式は、判別得点が正のとき第1クラス(標的)、負のとき第2クラス(非標的)に分ける判別関数である。yは判別得点である。
被験者に対して、標的を指示しないで、複数の刺激事象を提示して被験者の脳波を計測する。得られた、教師信号の無い脳波データについて、(2)で求めた判別モデル式を用いて、各刺激事象毎の判別得点を算出する。算出される判別得点のうちで、最大の判別得点を示す刺激事象を、刺激事象が脳内で意思決定された刺激事象であると、決定する。より解読の精度をあげるために、判別得点として、同じ刺激事象に対する累積した判別得点で実施する。
(1) 本発明は、脳波を解析して意思を解読する意思解読装置であって、複数の刺激事象に対応する事象関連電位の脳波データについて、前記複数の刺激事象のうちの任意の1刺激事象とその他の刺激事象とをクラス分けして分散を調べる処理を、全ての刺激事象に対して行い、前記分散が最も大きくなるクラス分けを特定して該クラス分けにおける前記1刺激事象を前記意思と特定することを特徴とする。
(2) 前記(1)において、前記処理は、前記複数の刺激事象のうちの1つの刺激事象とその他の刺激事象とを判別する判別関数の判別モデル式を求めて前記1つの刺激事象の判別得点を算出する処理であり、得られた判別得点の値に基づき、前記分散が最も大きくなる刺激事象のクラス分けを特定することを特徴とする。
(3) 本発明は、意思伝達支援装置であって、前記(1)又は(2)記載の意思解読装置の解読結果を提示する提示部を備えることを特徴とする。
(4) 本発明は、刺激事象を提示する刺激事象提示装置と、脳波計と、該脳波計からの脳波データを処理する処理装置と、処理結果の提示装置とを、備える意思伝達支援システムであって、前記刺激事象提示装置は、複数の刺激事象を、それぞれ1回以上提示し、前記脳波計は、該刺激事象提示装置による刺激事象提示直後の脳波を計測し、前記処理装置は、複数の刺激事象に対応する事象関連電位の脳波データについて、前記複数の刺激事象のうちの任意の1刺激事象とその他の刺激事象とをクラス分けして分散を調べる処理を、全ての刺激事象に対して行い、前記分散が最も大きくなるクラス分けを特定して該クラス分けにおける前記1刺激事象を前記意思と特定し、前記提示装置は処理結果を提示することを特徴とする。
(5) 本発明は、脳波を解析して意思を解読する意思解読方法であって、複数の刺激事象に対応する事象関連電位の脳波データについて、前記複数の刺激事象のうちの任意の1刺激事象とその他の刺激事象とをクラス分けして分散を調べる処理を、全ての刺激事象に対して行い、前記分散が最も大きくなるクラス分けを特定して該クラス分けにおける前記1刺激事象を前記意思と特定することを特徴とする。
(6) 本発明は、プログラムであって、コンピューターを、複数の刺激事象を、それぞれ1回以上提示する刺激事象提示手段と、複数の刺激事象に対応する事象関連電位の脳波データについて、前記複数の刺激事象のうちの任意の1刺激事象とその他の刺激事象とをクラス分けして分散を調べる処理を、全ての刺激事象に対して行い、前記分散が最も大きくなるクラス分けを特定して該クラス分けにおける前記1刺激事象を前記意思と特定する処理手段と、特定された前記1刺激事象を提示する提示手段として機能させるためのプログラムである。
被験者に対して、標的を指示しないで、複数の刺激事象を提示して、刺激事象の提示に対する被験者の脳波を計測する。
(1)で取得した、教師信号の無い脳波データから、図中(2)で示すように、判別モデル式を作成する。作成する方法は、従来と同じであるが、本実施形態では、教師信号が無いので、次のように各刺激を標的と想定して複数のモデル式を生成する。前記教師信号の無い脳波データを用いて、ID1を標的と想定し、それ以外は非標的として、判別モデル式(ID1標的想定)を作成する。前記教師信号の無い脳波データを用いて、ID2を標的と想定し、それ以外は非標的として、判別モデル式(ID2標的想定)を作成する。同様にして、判別モデル式(ID3標的想定)、・・・判別モデル式(ID8標的想定)と、8種類の判別モデル式を作成する。ここで、図中では簡略的に、判別得点yの式を同じに記載しているが、各脳波データに対する重みづけ係数wiと定数項cは、各判別式で異なるものである。なお、yの式において、xはあるチャネルのある時点における脳波データ(電圧)の値である。xの種類はチャンネル数(被験者の頭部の頭皮上の複数の測定箇所における脳波データを得るので、測定箇所の数に応じたチャンネル数)とデータポイント(各刺激後の各時間窓)を掛け合わせた種類(n)が存在する。
(1)で取得した、教師信号の無い脳波データについて、(2)で求めた判別モデル式(ID1標的想定)を用いて、各刺激事象毎の判別得点を算出する。算出される判別得点のうちで、最大の判別得点(以下「最大判別得点(判別モデル式(ID1標的想定))」と呼ぶ。)を示す刺激事象は、当然、標的と想定したID1である。同様に、(1)で取得した、教師信号の無い脳波データについて、(2)で求めた判別モデル式(ID2標的想定)を用いて、各刺激事象毎の判別得点を算出する。算出される判別得点のうちで、最大の判別得点(以下「最大判別得点(判別モデル式(ID2標的想定))」と呼ぶ。)を示す刺激事象は、当然、標的と想定したID2である。以下同様にして、各判別モデル式(ID3〜ID8標的想定)を用いて、最大判別得点(判別モデル式(ID3〜ID8標的想定))を求める。なお、より解読の精度をあげるために、判別得点として、同じ刺激事象に対する累積した判別得点で実施する。得られた最大判別得点(判別モデル式(ID1〜ID8標的想定))は、図中に、累積判別得点として、25、12、38、・・21と図示されている。累積判別得点を比較する。
(3)で求めた最大判別得点(判別モデル式(ID1〜ID8標的想定))のうち、最大となる判別モデル式を提供した刺激事象が、ID1〜ID8のうちのどれであるかを特定する。図1の例では、累積判別得点38である刺激事象ID3を特定し、解読結果とする。解読結果(刺激事象ID3)を、脳内で意思決定された内容として、提示する。
本実施の形態を図1〜5を参照して以下説明する。図2のような脳波解読装置を用いて解読を実施する。
第1の実施の形態では、判別得点yの式として、xの種類はチャンネル数(被験者の頭部の頭皮上の複数の測定箇所における脳波データを得るので、測定箇所の数に応じたチャンネル数)とデータポイント(各刺激後の各時間窓)を掛け合わせた種類(n)が存在する例で説明した。教師信号を必要としない解読法は、1ゲーム単位(複数ブロック)で即時に解読結果を求めることができる一方、判別モデル式の項目数を従来方式のままにすると、最適化に必要なデータ数が十分得られていない場合もある。そのような場合には、チャンネル平均を求めたり、主成分分析の第1〜2主成分を用いたりするなど、次元圧縮を行うことによってモデル式の項目数、すなわち重みづけの係数の種類を大幅に削減する。例えば、8種類の刺激(標的1種類と非標的7種類)を10ブロック間で提示すると80回の刺激提示が行われ、80セット分のデータ系列が存在する。一方、各1セットのデータの構成要素が1チャンネル15時点ずつの8チャンネル分、つまり計120個の電圧値であるとすると、モデルの項目数に対するデータ数が1倍未満の比率しかないために、モデルを作成することが不可能となる。そこで、チャンネル平均を用いることで項目数を8分の1(15個)に減らすことができるために、比率も5.3となり、モデルの作成が可能となる。
Claims (6)
- 脳波を解析して意思を解読する意思解読装置であって、
複数の刺激事象に対応する事象関連電位の脳波データについて、前記複数の刺激事象のうちの任意の1刺激事象とその他の刺激事象とをクラス分けして分散を調べる処理を、全ての刺激事象に対して行い、前記分散が最も大きくなるクラス分けを特定して該クラス分けにおける前記1刺激事象を前記意思と特定することを特徴とする意思解読装置。 - 前記処理は、前記複数の刺激事象のうちの1つの刺激事象とその他の刺激事象とを判別する判別関数の判別モデル式を求めて前記1つの刺激事象の判別得点を算出する処理であり、
得られた判別得点の値に基づき、前記分散が最も大きくなる刺激事象のクラス分けを特定することを特徴とする請求項1記載の意思解読装置。 - 請求項1又は2記載の意思解読装置の解読結果を提示する提示部を備えることを特徴とする意思伝達支援装置。
- 刺激事象を提示する刺激事象提示装置と、脳波計と、該脳波計からの脳波データを処理する処理装置と、処理結果の提示装置とを、備える意思伝達支援システムであって、
前記刺激事象提示装置は、複数の刺激事象を、それぞれ1回以上提示し、
前記脳波計は、該刺激事象提示装置による刺激事象提示直後の脳波を計測し、
前記処理装置は、複数の刺激事象に対応する事象関連電位の脳波データについて、前記複数の刺激事象のうちの任意の1刺激事象とその他の刺激事象とをクラス分けして分散を調べる処理を、全ての刺激事象に対して行い、前記分散が最も大きくなるクラス分けを特定して該クラス分けにおける前記1刺激事象を前記意思と特定し、
前記提示装置は処理結果を提示することを特徴とする意思伝達支援システム。 - 脳波を解析して意思を解読する意思解読方法であって、
複数の刺激事象に対応する事象関連電位の脳波データについて、前記複数の刺激事象のうちの任意の1刺激事象とその他の刺激事象とをクラス分けして分散を調べる処理を、全ての刺激事象に対して行い、前記分散が最も大きくなるクラス分けを特定して該クラス分けにおける前記1刺激事象を前記意思と特定することを特徴とする意思解読方法。 - コンピューターを、
複数の刺激事象を、それぞれ1回以上提示する刺激事象提示手段と、
複数の刺激事象に対応する事象関連電位の脳波データについて、前記複数の刺激事象のうちの任意の1刺激事象とその他の刺激事象とをクラス分けして分散を調べる処理を、全ての刺激事象に対して行い、前記分散が最も大きくなるクラス分けを特定して該クラス分けにおける前記1刺激事象を前記意思と特定する処理手段と、
特定された前記1刺激事象を提示する提示手段として機能させるためのプログラム。
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