[1Win4] Poster session 1

[1Win4-70] A deep state-space model integrating time, space, and frequency for predicting actions from EEG/ECoG

〇Shuntaro Suzuki¹, Shunya Nagashima¹, Masayuki Hirata², Komei Sugiura¹ (1.Keio University, 2.Osaka University)

Keywords:Brain Computer Interface (BCI), Electrocorticography (ECoG) , Electroencephalography (EEG), Motor Imagery, Deep State Space Model

ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI）は，脳とコンピュータ間の直接的な通信を可能とするシステムの総称であり，その応用範囲は神経変性疾患の診断，脳機能マッピングの深化，ロボットの制御，没入型ゲーミングデバイスの開発など，多岐にわたる．特に，頭皮脳波および頭蓋内脳波を用いたBCIは，その優れた時間分解能および携帯性から実社会への広い普及が期待されている．そこで，本研究では，運動想起時および企図時に計測された頭蓋内脳波および頭皮脳波の分類において，深層状態空間モデルを拡張し，時間・空間・周波数の統合的な依存関係を捕捉可能な新しいアーキテクチャを提案する．本タスクを扱う3つのベンチマークにおいて，提案手法がベースライン手法を上回る結果を得た．さらに，提案手法の視覚的説明より，神経生理学的に有用な特徴を捉えられたことが確認された．