医療情報システム研究室 BMI 班 【文献調査】 SVM-based Brain-Machine Interface for controlling a robot arm through four mental tasks 田中 健太 廣安 知之 山本 詩子 2015 年 01 月 15 日 タイトル 1 4 つのメンタルタスクによるロボットアーム制御のための SVM 識別ブレイン・マシーン・インターフェイス 著者 2 E. Hortal,D.Planelles,A.Costa,E.Ianez,A.Ubeda,J.M Axorin,E.Fernandez 出典 3 Neurocomputing,Volume 151, Part 1, 2015, Pages 116 -121 アブストラクト 4 脳と機械間で直接相互作用させる BMI(Brain-Machine Interface) は身体障害者の生活の質を改善する目的とし て大変有効な手段である.本研究では,被験者にメンタルタスクを課すことでロボットアームを制御する BMI を 構築した.本実験で用いるメンタルタスクは4つであり,これら4つのタスク識別率は最も高い時で 70% に達し た.実験では,これらのメンタルタスクを規定通りの順番で課す事により,ロボットアームをワークスペース上の 4 つの地点に移動させる.本実験では,被験者には予め予備実験で練習を行ってもらい,その後,実験を行った. 結果として,リアルタイムで被験者はロボットアームを制御することができ,さらにシステム改善後はアームで 物を掴み移動させるといった,より複雑な作業も行うことが出来た.これらのインターフェイスは実社会の身体 障害者へのリハビリや活動の補助といった面で大変有効であると考えられる. キーワード 5 Brain-Machine Interface,EEG,Robot arm,Support Vector Machine 参考文献 6 参考文献 6.1 他非侵襲脳機能計測機器による BMI に関して [1] B. He, Z.Liu, Multimodal Functional Neuroimaging :Integrating Functional MRI and EEG/MEG, IEEERev. Biomed. Eng.(2008) 23 - 40. [2] Y.O.Halchenko, S.J.Hanson, B.A.Pearlmutter, Multimodal integration : fMRI, MRI, EEG, MEG, Advanced Image Processing in Magnetic Resonance Imaging, Dekker, Book serieson Signal Processing and Communications, ISBN 0824725425, 2005, pp.223-265 (Chapter8). 6.2 脳血管障害者以外の障害を有する患者へ応用された BMI [3] J.A.Gallego, J.Ibanez, J.L.Dideriksen, J.I.Serrano, M.D.delCastillo, D.Farina, E. Rocon, Amultimodal human-robot interface to drive aneuro prosthesis for tremor management, IEEE Trans.Syst. ManCybern. : Appl. Rev.42 (6) (2012) 1159-1168. [4] E.Rocon, J.A.Gallego, L.Barrios, A.R.Victoria, J.Ibanez, D.Farina, F.Negro, J.L.Dideriksen, S.Conforto, T.D’Alessio, G.Severini, J.M.Belda-Lois, L.Z.Popovic, G. Grimaldi, M.Manto, J.L.Pons, Multimodal BCI - 1 mediated FES suppression of pathological tremor, in : Annual International Conference of the IEEEE MBS, 2010, pp.3337-3340. 6.3 ロボット制御技術 [5] K.Takahashi, T.Kashiyama, Remarkson multimodal non verbal interface and its application to controlling mobile robot, in : IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 2005, pp.999-1004. 6.4 BMI における脳波情報からコマンドコントロールへの応用 [6] M.A.L.Nicolelis, Actions from thoughts, Nature 409 (2001) 403-407. 6.5 車いす患者への BMI 応用 [7] I. Iturrate, J.M.Antelis, A.Kubler, J.Minguez, Anon - invasive brain - actuated wheel chair based on a P300 neurophy siological protocol and automated navigation, IEEE Trans. Robot. 25 (3) (2009) 614-627. 6.6 BMI によるパソコンスクリーン上での入力実験 [8] J.L. Sirvent, E.Ianez, A.Ubeda, J.M.Azorin, Visual evoked potential-based brain-machine interface applications to assist disabled people, Expert Syst. Appl. 39 (9) (2012) 7908-7918. 6.7 BMI におけるハンドル操作 [9] X. Gao, X.Dignfeng, M.Cheng, S.Gao, ABCI-based environment controller for the motion-disabled, IEEE Trans. NeuralSyst. Rehabil. Eng.11 (2003) 137-140. 6.8 4 つのメンタルタスク分類実験 [10] B. Obermaier, C.Neuper, C.Guger, G.Pfurtscheller, Information transferrate in a five-classes braincomputer interface, IEEE Trans. NeuralSyst. Rehabil. Eng.9 (3) (2001)283-288. [11] Z.Y.Chin, K.K.Ang, C.Wang, C.Guan, H.Zhang, Multi-class filter bank common spatial pattern for four-class motor imagery BCI, in : 31st Annual International Conference ofthe IEEEE MBS, 2009, pp.571?574. [12] A.Vuckovic, F.Sepulveda, Afour-class BCI based on motor imagination of the right and the left hand wrist, in : First International Symposium on Applied Sciences on Biomedical and Communication Technologies, 2008, pp.1-4. 6.9 3 つのメンタルタスクを用いたロボット制御 [13] J.R. Millan, F.Renkens, J.Mourino, W.Gerstner, Noninvasive brain-actuated control of amobile robot by human EEG, IEEE Trans. Biomed. Eng.51(6) (2004)1026?1033. [14] E. Ianez, J.M.Azorin, A.Ubeda, J.M.Ferrandez, E.Fernandez, Mental tasks - based brain-robot interface, Robot. Auton. Syst. 58 (12) (2010) 1238-1245. [15] A.Ubeda, E.Ianez, J.M.Azorin, J.M.Sabater, E.Fernandez, Classification method for BCIs based on the correlation of EEG maps, Neuro computing 114 (2013) 98-106. 2
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