実環境下におけるヒューマンエラーの脳波による定量評価法の確立

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本研究は事象関連電位の一種で，サッカードといわれる眼球運動の終了時点に時間的に同期して観察される眼球停留関連電位を使用し，実環境下における注意度の評価を行うことが目的である．脳波はノイズの多い信号であるため，一般的な事象関連電位の計測方法は事象が起こった時間を基準に脳波を切り出し，複数試行を加算平均しノイズを除去する。そのため，事象関連電位の研究は画像や音などの外部刺激を制御できる環境で行う必要があるが，実環境下では刺激の制御が出来ない．実環境下で事象関連電位を観察するための解決策の一つとして眼球停留関連電位を使用することがある．眼球停留関連電位を観察するために，これまでは眼電図データから，急峻な変化状態と，停留状態の境界を目視により検出していた．しかし，検出者によって判断が異なる場合や長時間データから検出している際に，疲労などにより判断が一貫しない場合がある．しかし，加算平均の基準時間が一貫していない場合，着目する脳波成分の振幅が低下してしまうため，集中度の変化により振幅が変化したのか，基準時間がずれているため振幅が変化したのか不明になる．この問題を解決するために，眼電図データからサッカード終了時点を自動検出するを深層学習モデルを提案する．これまでの研究で， 10°毎に360°の36方向へのサッカード終了時点を検出するモデルを開発しており，ある程度の精度を確認したが，これらのモデルはサッカード終了時点が確実に含まれているデータからサッカード終了時点を予測している．実環境下における注意度の評価を行うためには，計測データを入れると，自動的にサッカードを判別しその終了時点を検出する必要がある．そのためモデルを，(1)サッカード終了時点の有無を判断するモデル，(2) サッカード終了時点のあるデータからサッカード終了時点を予測するモデルの2つに分け，(1)のモデルの開発途中である．