実環境下における単極脳波解析のための瞬きアーチファクト除去手法の提案及び応用

前年度の報告書に記述した通り、(1)信号分離アルゴリズムへの基底数無限化能力の付加、(2)ハードウェアの完成、(3)高速アルゴリズムへの拡張を目標として研究を行なった。(1)と(3)を遂行する上で、単極脳波信号に対するアーチファクト除去手法に関するレビューが存在せず、国際的な問題点の明確化がされておらず、本研究の推進が停滞したため、自らレビューを執筆した。InTechによって発刊される"Electroencephalography"という本のチャプターに採録される。手法に関する発展は達成できなかったが、単極を用いた場合、どのような信号分離アルゴリズムが存在し、何が問題かを明確化できた。この活動により明確化された背景のもと、観測データのスパース化に注力し、データを構成する核となる成分を抽出することで、部分空間制約を与える意義を主張する。これにより、高速化を図り、目標の(3)を達成する。また、核となる成分が有限に基底数で表現可能である可能性があり、(1)は無限化能力の付加ではなく最適な表現基底数の特定により達成できると考えている。(2)は達成された。しかしながら、実環境下では瞬き以外のアーチファクトが非常に存在感を示し、操作が困難であることが本年度に明らかとなった。このため、そもそも瞬きのみを対象とする場合、実環境下での操作に限界があるという問題に直面している。本研究は脳波を実環境で使用するうえで非常に重要である。しかし、研究はほとんど行われておらず、まず研究を行なうための環境を整備する2年間となった。そのうえで、実環境下で生じるアーチファクトが瞬きのみではなく、多様であることが明らかとなった。実環境下で単極脳波信号を扱うためには、これらすべてに対応可能な信号分離手法を実装する必要がある。この問題を解決するために、今後は実環境下で生じるアーチファクト全般に対象を拡大する。

前年度の報告書に記述した通り、(1)信号分離アルゴリズムへの基底数無限化能力の付加、(2)ハードウェアの完成、(3)高速アルゴリズムへの拡張を目標として研究を行なった。(1)と(3)を遂行する上で、単極脳波信号に対するアーチファクト除去手法に関するレビューが存在せず、国際的な問題点の明確化がされておらず、本研究の推進が停滞したため、自らレビューを執筆した。InTechによって発刊される"Electroencephalography"という本のチャプターに採録される。手法に関する発展は達成できなかったが、単極を用いた場合、どのような信号分離アルゴリズムが存在し、何が問題かを明確化できた。この活動により明確化された背景のもと、観測データのスパース化に注力し、データを構成する核となる成分を抽出することで、部分空間制約を与える意義を主張する。これにより、高速化を図り、目標の(3)を達成する。また、核となる成分が有限に基底数で表現可能である可能性があり、(1)は無限化能力の付加ではなく最適な表現基底数の特定により達成できると考えている。(2)は達成された。しかしながら、実環境下では瞬き以外のアーチファクトが非常に存在感を示し、操作が困難であることが本年度に明らかとなった。このため、そもそも瞬きのみを対象とする場合、実環境下での操作に限界があるという問題に直面している。本研究は脳波を実環境で使用するうえで非常に重要である。しかし、研究はほとんど行われておらず、まず研究を行なうための環境を整備する2年間となった。そのうえで、実環境下で生じるアーチファクトが瞬きのみではなく、多様であることが明らかとなった。実環境下で単極脳波信号を扱うためには、これらすべてに対応可能な信号分離手法を実装する必要がある。この問題を解決するために、今後は実環境下で生じるアーチファクト全般に対象を拡大する。