深層学習による脳情報デコーディングに基づく風の心地よさ感定量化への挑戦

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1年目は、開けた屋外空間で実験参加者の脳波を取得しつつ、体感した風の主観的な心地よさ感を申告するアンケートを実施し、データを取得した。続いて、得られた脳波の信号源推定を行い、心地よさ感のアンケート結果と合わせて分析を行った。具体的には以下の通りである。１）屋外環境での脳波取得実験2023年10月に、東京工業大学すずかけ台キャンパスのグラウンドにおいて、体感した風の主観的な心地よさ感と脳波を取得する実験を行った。実験参加者は、20代の健康な男女とした。目を閉じて自然風を6秒間感じた後、風の心地よさ感などを回答する過程を1トライアルとし、計120トライアルを実験参加者に課した。この間、実験参加者は、脳波計を装着し、電極を国際10-20法に則って配置した64個の電極で脳波を取得した。周辺の環境は、3次元超音波風速計、温湿度センサー、グローブ温度計を用いて計測した。実験中、実験参加者にはノイズキャンセリングイヤホンを着用させ、環境音の影響を受けないように配慮した。２）脳波解析取得した脳波データに対して、独立成分分析を用いたダイポール推定により信号源推定を行った。参加者が目を閉じて風を感じている6秒間の脳波データを解析の対象とし、心地よさ感の申告の偏りで2標本検定が成り立たないデータは、解析対象から除外した。独立成分クラスタリングによって複数の参加者に共通の性質を持つ独立成分をクラスターに分け、風を心地よく感じたのときとそうでないときの脳波の独立成分のパワースペクトル密度を求め、各々の周波数帯域で平均値に統計的に有意な差があるか、対応のある2標本t検定を行った。分析の結果、後頭の領域などにおいて、有意差あるいは有意傾向がみられた。