2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[4Xin1] ポスターセッション2

2023年6月9日(金) 09:00 〜 10:40 X会場 (展示ホールB)

[4Xin1-31] 筆記具の加速度センサーによる大脳皮質ガンマ波の予測

〇張 天依1、佐藤 由宇1、田谷 圭司2、福田 昂正3、池谷 裕二1,4 (1.東京大学、2.ストーリア株式会社、3.三菱鉛筆株式会社、4.脳情報通信融合研究センター)

キーワード:集中力予測、LSTMネットワーク、ペンの加速度

本研究では、手書きタスクをやるときの「集中力」を「ペンの動き」から予測することを目的としている。大学生8名を対象に、80分間のアラビア語書き写しタスクを実行させ、脳波 (EEGs) を記録した。実験者の「ペンの動き」は筆記用具に取りつけた加速度センサーから取得し、集中力は脳波のガンマ波強度/デルタ波強度の比率を指標とした。8名のうち7名の実験者データをLSTM (Long short-term memory) ネットワークに学習させて集中力の予測モデルを構築し、残り1名の実験者の「ペンの動き」からガンマ/デルタ比を予測した。その結果、集中する時間帯に対する80%以上の感度と特異度を達成した。本成果は、脳波を測定することなく日常的な道具から脳内の状態を推定する新たな手法を提案するものであり、今後、教育や作業など様々な応用展開が考えられる。

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