[3Rin2] Interactive Session 1

[3Rin2-46] Development of Electroencephalogram brain-machine interface using convolutional neural network

〇Masaki Kato¹, Sotaro Shimada² (1. Meiji University Graduate School, 2. Meiji University)

Keywords:brain-machine interface, convolutional neural network, electroencephalogram

ブレイン・マシン・インターフェース（brain-machine interface : BMI）とは脳活動を解析することで，脳から直接コンピュータや機械を操作するシステムである．近年では脳波を含む脳活動の分析のためにend-to-end学習が可能である畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network : CNN）を用いた研究が行われいる．先行研究では CNNを用いて，脳波データから右腕，左腕，足の運動想起とレストの4種類の分類が可能であると報告されている．しかし，それぞれの運動想起では握るなど具体的な運動を行っていないため，四肢の詳細な運動を分類できるわけではない．本研究ではCNNを用いて，脳波データから右腕の4方向のリーチング運動を最大で約78%の精度で分類できるBMIシステムを開発した．