Development of a rehabilitation training device aimed at activating the brain by a body stimulation approach

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令和４年度（２年目）はLABNIRS（脳血流測定装置）の座標入力ペンの欠損、脳血流取得チャンネルの新たな不具合があり、新規購入した脳波計を利用した刺激と脳活動の関係を調査することに注力した。健常な被験者３名に対し、刺激なし（平静座位）、瞬き刺激（視覚）、香り刺激（嗅覚）、音の刺激（聴覚）を与えた場合の脳波を測定した。脳波計からはEEG波、α波、β波、γ波、θ波を取得できるが、これらの信号は、EEG波を所定の周波数帯域でわけて、それぞれα波、β波、γ波、θ波としている。我々が提案した解析方法（特願2022-075252号）では、EEG波を周波数解析した結果を図（画像データ）として表し、この画像データに対してDeep Learningを施すため、α波、β波、γ波、θ波に分ける必要がなく、EEG波をそのまま利用して特徴量を把握できる。被験者３名（A、B、C）に対して、刺激なしの場合と瞬き刺激、香り刺激、音の刺激の場合を個人別に評価した結果、瞬き（85％、77％、83％）、香り（92％、92％、90％）、音（95％、88％、97％）の精度で分類された。これらの結果から、３人の被験者ごとに３種類の刺激に対して、刺激なしと刺激ありの違いをAIで認識できることが確認された。また、被験者の脳波を３名分まとめて、（刺激なし、瞬き刺激、香り刺激、音の刺激）の４カテゴリで分類した結果、（89％、87％、82％、86％）の精度で分類された。これらの結果から、被験者に関わらず、刺激なしと３種類の刺激ありの違いをAI認識できることが確認された。以上のように、令和４年度は脳波計による脳活動データの取得方法と解析・分類方法を開発できた。