視覚刺激による脳波意志伝達会話システムの開発熊本大学大学院自然科学研究科教授村山伸樹 1 Brain Computer Interface 非同期式BCI・・・・脳波の一瞬一瞬のパワーの変化同期式BCI P300・・・・検出方法が比較的簡単ターゲットを意識する必要がある SSVEP・・・ターゲットを意識する必要がない自動検出が困難 SSVEP: Steady State Visual Evoked Potential 2 従来技術とその問題点解析時間：４秒加算回数：１０回選択項目：４択（5, 7, 8, 13Hz) 5Hz 8Hz 8Hz 7Hz 7Hz 13Hz 13Hz パワー密度 [|μV|2/Hz] 5Hz 3600 2.0 13Hz ターゲット：13Hz 2700 1800 900 0 0 4 0 13 26 13 49 26 80 周波数 [Hz] 13Hzより高頻度の刺激に対するSSVEPの自動検出は困難 3 従来技術とその問題点現在盛んに研究されているものは、1回の脳波記録が最長４秒として、これを１〜４秒間でFFTを行い、パワースペクトルを求め、この後、ノイズをキャンセルするために１０回加算を行うというものであるが、自動検出が難しい。・３Hz以下およびα波帯域のパワーが強く、１３Hz以上の光刺激の自動検出が不可能・３Hzの倍数の光刺激は使用できないため個数が限定されている等の問題があり、広く利用されるまでには至っていない。 4 新技術の特徴・従来技術との比較４秒間FFT ４０秒間FFT 加算回数：１０回加算回数：１回 14 Hz パワー [|μ V|2] 2 パワー [|μ V| ] 14 Hz 周波数 [Hz] 周波数 [Hz] 5 パワースペクトル密度[|μV|2/Hz] 検出方法 FFT測定波形 (1) 16Hz 17Hz 周波数 [Hz] 6 パワースペクトル密度[|μV|2/Hz] 検出方法 FFT測定波形 (2) 16Hz 20Hz 17Hz 19Hz 周波数 [Hz] 7 パワースペクトル密度[|μV|2/Hz] 新技術による自動検出方法 α帯域(8～12Hz)のパワーがSSVEPに比べ大きいパワーの大きさによる検出は困難 20Hz 周波数 [Hz] 8 パワースペクトル密度[|μV|2/Hz] 新技術による自動検出方法 α波帯域ターゲット周波数 [Hz] 9 新技術による自動検出方法前後の周波数とのパワー比(PR)に着目 PRn-1＝ n [Hz]のパワー値 n-1 [Hz]のパワー値 PRn+1＝ n [Hz]のパワー値 n+1 [Hz]のパワー値 n [Hz]のパワー比＝min (PRn-1, PRn+1) n=整数 n-1 n n+1 周波数[Hz] 10 パワー比新技術による自動検出方法周波数 [Hz] 11 新技術による自動検出方法前後の周波数とのパワー比(PR)に着目 PRn-1＝ n [Hz]のパワー値 n-1 [Hz]のパワー値 PRn+1＝ n [Hz]のパワー値 n+1 [Hz]のパワー値 n [Hz]のパワー比＝min (PRn-1, PRn+1) 最もパワー比が大きい周波数刺激周波数またはその高調波検出成功それ以外の周波数検出失敗 12 各被験者の自動検出結果解析時間：40秒加算回数：１回 14Hz 16Hz 17Hz 19Hz 20Hz 22Hz 23Hz 25Hz S1 S2 S3 S4 S5 S6 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ × × ○ ○ ○ ○ × ○ × ○ ○ × × × 20Hzまで検出可能 13 検出方法周波数分解能測定 5.00Hz 5.00Hz 5Hz 5.10Hz 8H z 5.05Hz 5.05Hz 7H z 5.15Hz 5.05 5 5.10Hz 5.15Hz 5.10 5.15 周波数 [Hz] 14 各被験者の自動検出結果解析時間：40秒加算回数：１回 5.00Hz 5.05Hz 5.10Hz 5.15Hz S1 S2 S3 S4 S5 S6 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 15 新技術の特徴・従来技術との比較 • 従来技術の問題点であった、１３Hz以上の光ターゲットの自動検出可能にした。 • 従来は光刺激の個数が制限されていたが、周波数分解能が改善されることで１００個でも使用できる可能性がある。 • 加算を使用しないで済む為に１回当たりの計測時間が短縮できる。 • 本技術の適用により、英語だけではなく日本語の会話システムも開発が期待される。 16 想定される用途 • 意識しないでもターゲットを検出できる為に、現在、脳卒中患者やALS患者等の運動失調症等に使用されているP300による会話システムに代わるシステムとして使用可能である。 • 上記以外に、コンピュータゲームといった分野や用途に展開することも可能と思われる。 17 実用化に向けた課題 • 現在、脳波計測装置（電極、その他）について未解決である。 • 今後、光刺激の間隔や光刺激の強さ等の最適パラメータについて実験データを取得し、患者に適用していく場合の条件設定を行っていく。 18 企業への期待 • 未解決の脳波測定部については、種々の電子デバイスの技術により克服できると考えている。 • 電子でバイスの技術を持つ、企業との共同研究を希望 • また、福祉機器分野への展開を考えている企業には、本技術の導入が有効と思われる。 19 本技術に関する知的財産権 • 発明の名称：刺激特定方法、刺激特定装置及びプログラム • 出願番号：特願2014-117019 • 出願人：国立大学法人熊本大学 • 発明者：村山伸樹、栗原佑典、山村将平 20 産学連携の経歴 • 2002年- 大学発ベンチャー企業設立 • 2004年-2006年 JST RSP事業に採択 • 2005年-2007年文科省都市エリア産学連携促進事業（発展型）に採択 • 2006年-2013年くまもと革新・融合技術研究会（RIST）会長 21 お問い合わせ先熊本大学マーケティング推進部産学連携ユニット研究コーディネーター松浦佳子 TEL：096-342-3145 FAX：096-342-3239 E-mail: y-matsuura@jimu.kumamoto-u.ac.jp 熊本大学イノベーション推進機構産学連携部門准教授緒方智成 TEL: 096-342-3967 FAX: 096-342-3239 E-mail: t_ogata@kumamoto-u.ac.jp 22