脳波と機械学習を用いた注意機能評価法の開発

利用脑电波和机器学习的注意力功能评估方法的开发

• 批准号: 22K17582
• 负责人: 松尾 萌美
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Nishikyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17582/
• 关键词: 脳波; 機械学習; 注意機能; 評価法; ニューロサイエンス

注意機能の低下は，交通事故の増加や仕事に集中できない等，様々な生活場面で支障をきたす．注意機能は他の認知過程の根幹とされており，注意機能の障害はリハビリテーションを行う上で，介入の阻害因子にもなり得る．先行研究や申請者らのこれまでの研究において，注意機能は，運動イメージを実施する際に重要な能力ということが解明されている．注意機能には様々な種類があり，その評価の難しさから，臨床現場で行われている机上検査は膨大な時間を要し，患者と検査者の負担になっている．しかしながら，注意機能を短時間かつ簡便に評価するための方法は未だ開発されていない．本研究では，短時間かつ簡便な注意機能の評価方法を開発することを目的として，Deep Learningの一種であるConvolutional Neural Network (CNN) に着目する．そこで，注意課題時の脳波(electroencephalography; EEG) の特徴量をCNNに学習させ，注意機能を正確に予測する学習済み予測モデルを開発し，ポータブルEEGに組み込むことで，簡便かつ短時間で注意機能を評価できる評価法の開発を目指している．今年度においては，以上の目的を達成するために，まずは実験環境の整備を行った．さらに，基礎データの集積に力を入れて実験を遂行してきた．若年成人(15～30代)および高齢者(65歳以上)を対象としており，このうち，現段階で若年成人に対してのみ実験を実施した．その結果，単純な注意課題においては安静時と比較しデルタ波とシータ波のパワー値が高値を示した．一方，複雑な注意課題においては安静時と比較しデルタ波，アルファ波，ベータ波，ガンマ波のパワー値が高値を示した．これらのように実験データが集まってきたため，結果をまとめ，論文執筆にも取り組んでいるところである．

Pay attention to the low level of traffic accidents, the concentration of work, etc., and the support of life scenes. Attention function is the root cause of other cognitive processes, the barrier of attention function is the root cause of cognitive processes, the barrier of attention function is the root cause of cognitive processes, and the barrier factor involved is the root cause of cognitive processes. Study ahead and apply for a job. Pay attention to the function. Exercise is important. Ability is important. There are many different types of attention functions, and it is difficult to evaluate them. On-board inspections are often carried out in clinical sites, and the time required for on-board inspections increases, resulting in the burden on patients and examiners. Note that the function is simple and easy to evaluate in a short time. In this paper, a method for evaluating attention function in a short time is developed, which is called Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN). In this paper, the characteristics of electroencephalography (EEG) in attention time are studied by CNN, and the attention function is correctly predicted. The study of prediction is carried out. The EEG is grouped into two groups. The study is simple and the attention function is evaluated in a short time. This year, the above objectives are achieved. Today, the foundation of the integrated force into the implementation of the five. If the age of adults (15~30 generations) is too high (65 years old and above), it is necessary to carry out the work of adults at this stage. The result is that the problem is that when it's quiet, it's quiet. On the other hand, the problem of complex waves is that they are relatively quiet and high in value. The author of this paper is trying to find a way to improve the quality of his work.

项目成果

The Identity of Occupational Therapists

职业治疗师的身份

• 发表时间: 2023
• 作者: 兼岡麻子 荻野亜希子 井口はるひ 佐藤拓 後藤多嘉緒 山内彰人 齊藤 祐毅 上羽瑠美;吉田 太樹，平野 明日香，上原 信太郎，田辺 茂雄，大高 洋平;吉田 太樹，上原 信太郎，平野 明日香，小林 誠，大高 洋平;Moemi Matsuo
• 通讯作者: Moemi Matsuo