BCI system without special training to communicate degree of feeling and/or KANSEI

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意思・感情を司る前頭前野の脳波を対象とし、特別な訓練を必要としないヒトの意思や気持ちの程度（複数選択肢の質問から選択された項目：そう思う・まあまあ思う・少し思う、大好き・好き・少し好き・嫌い、など）を伝達するブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）を構築するための脳波分析手法を確立することが目的である。前頭前野の脳活動は気持ちや意思を含むココロの変化に深く関与していることが知られている。申請課題では、意思や気持ちの程度を検出するために、前頭前野の活動において、意思や気持ちの検出を容易にする箇所を選定する。また、前頭前野脳波から特徴を抽出するための瞬きなどのノイズにロバストな段階的構造を持つ深層学習モデルを考案する。さらに、意思や気持ちの程度を意味する脳波特徴のルールを抽出し、気持ちや意思の程度を検出する。上述する手法の確立を目指して、研究を進めている。具体的には、脳波分析の大きな課題の一つであるノイズ混入について、明らかにノイズが混入している脳波のデータとそれ以外を弁別し、脳波分析精度を向上させる技術をまとめることで、国際学術論文への投稿準備をしている。ここでは、ノイズの有無を判定する深層学習モデルを考案し、明らかなノイズを含む脳波と明らかなノイズを含まない脳波に弁別する。弁別された２つの脳波のデータセットに対して、意思・気持ちを分類するための脳波分析用の深層学習モデルを脳波のデータセットごとに作成し、脳波による意思・気持ちの分類精度の向上を図っている。また、学習に対する理解の程度を対象とし、ヒトの意思・気持ちを分類する実験を実施し、分析する技術をまとめている。ここでは、学習の理解の有無の判別を容易にする脳波計測箇所を選定する。コロナの影響を受け、被験者実験が滞っているため、引き続き、実験を実施しデータを獲得する。