(57)【要約】【課題】ユーザの負担を軽減し、文字入力の精度を向上する。【解決手段】複数に分割された表示エリアを有し、少なくとも１つを除く表示エリアに文字を割り当てた複数の画像のデータを記憶する画像記憶手段１１０、画像記憶手段に記憶される各画像を、所定の時間間隔でディスプレイに表示する表示処理手段１０１、ユーザが注視する表示エリアに文字を含む画像が表示されると画像を表示後の第１期間に変位するユーザの第１脳波を抽出するとともに、ユーザが入力対象の文字を含む画像の表示に応じてメンタルタスクを実行すると画像を表示後の第２期間に変位するユーザの第２脳波とを抽出する抽出手段１０４、及び、表示処理手段が表示した画像と、抽出手段が抽出した第１脳波及び第２脳波から、メンタルタスクによってユーザに選択された入力対象の文字を識別する識別手段１０６を有する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数に分割された表示エリアを有し、少なくとも１つを除く表示エリアに文字を割り当てた複数の画像のデータを記憶する画像記憶手段と、
前記画像記憶手段に記憶される各画像を、所定の時間間隔でディスプレイに表示する表示処理手段と、
ユーザから検出された脳波を入力し、ユーザが注視する表示エリアに文字を含む画像が表示されると前記画像を表示後の第１期間に変位するユーザの第１脳波を抽出するとともに、ユーザが入力対象の文字を含む画像の表示に応じてメンタルタスクを実行すると前記画像を表示後の第２期間に変位するユーザの第２脳波を抽出する抽出手段と、
前記表示処理手段が表示した画像と、前記抽出手段が抽出した第１脳波及び第２脳波から、ユーザにメンタルタスクが実行された入力対象の文字を識別する識別手段と、
を備えることを特徴とする文字入力装置。
【請求項２】
前記表示処理手段が表示した画像に応じてユーザから検出された脳波を入力し、同一の画像を表示後の所定期間に入力した脳波を加算平均して加算信号を求める加算手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記加算手段で得られた加算信号から第１脳波及び第２脳波を抽出することを特徴とする請求項１記載の文字入力装置。
【請求項３】
前記識別手段は、各表示エリアにおける文字の割り当ての有無と、複数の画像の表示後に取得された第１脳波とから、ユーザが注視する表示エリアを特定し、入力対象の文字を含む位置とすることを特徴とする請求項１又は２に記載の文字入力装置。
【請求項４】
前記識別手段は、第２脳波が変位する直前に表示された画像を入力対象の文字を含む画像と特定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１に記載の文字入力装置。
【請求項５】
前記第１脳波と、前記第２脳波とはそれぞれ視覚誘発電位で特定されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１に記載の文字入力装置。
【請求項６】
前記第１期間は、前記画像を表示後１００〜２５０ｍｓの期間であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１に記載の文字入力装置。
【請求項７】
前記第２期間は、前記画像を表示後１２５〜６２５ｍｓの期間であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１に記載の文字入力装置。
【請求項８】
学習処理のタイミングにおいて、前記表示処理手段が各画像を複数回表示した後に加算信号から抽出された第１脳波を利用して学習処理により前記識別手段で利用する第１パラメータを求めるとともに、当該加算信号から抽出された第２脳波を利用して学習処理により前記識別手段で利用する第２パラメータを求める学習処理手段をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の文字入力装置。
【請求項９】
ディスプレイと、
ユーザの脳波を検出する電極と、
複数に分割された表示エリアを有し、少なくとも１つを除く表示エリアに文字を割り当てた複数の画像のデータを記憶する画像記憶手段と、前記画像記憶手段に記憶される各画像を、所定の時間間隔で前記ディスプレイに表示する表示処理手段と、
前記電極でユーザから検出された脳波を入力し、ユーザが注視する表示エリアに文字を含む画像が表示されると前記画像を表示後の第１期間に変位するユーザの第１脳波を抽出するとともに、ユーザが入力対象の文字を含む画像の表示に応じてメンタルタスクを実行すると前記画像を表示後の第２期間に変位するユーザの第２脳波を抽出する抽出手段と、  前記表示処理手段が表示した画像と、前記抽出手段が抽出した第１脳波及び第２脳波から、ユーザにメンタルタスクが実行された入力対象の文字を識別する識別手段とを有することを特徴とする文字入力装置と、
を備えることを特徴とする文字入力システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ブレイン・マシン・インタフェースで利用される画像を表示する画像表示装置、ブレイン・マシン・インタフェースを利用する文字入力装置及び文字入力システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
身体的運動の困難なユーザ等のためのコミュニケーションツールとして、ブレイン・マシン・インタフェース（BCI:Brain Computer Interface）の等の事象関連電位を利用した技術の研究が進められている（例えば、特許文献１及び２参照）。BCIは、脳信号を利用してコンピュータを操作するものである。
【０００３】
非侵襲BCIの文字入力方法の一例として、事象関連電位（ERP: Event Related Potentials）の一種であるP300を利用したP300spellerがある。P300spellerで利用するP300は、被験者であるユーザのメンタルタスク等の認知に関連し、刺激の発生から約300ms後に、正の振幅を持つ信号である。
【０００４】
このP300spellerでは、事象関連電位の一例である視覚誘発電位を発生させる視覚刺激として６×６行列に３６コマンド（ここでは、英数字等の文字とする）が配置される画像をディスプレイ上に表示し、各行各列をランダムに点灯する。P300spellerを利用して文字を入力するユーザは、入力対象の文字が点灯すると、この点灯回数を沈黙状態のまま心の中でカウントする。このカウントにより発生するP300が検出され、ユーザは、希望の文字を入力することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１５５８４号公報
【特許文献２】国際公開第２０１０／０８２４９６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、P300spellerでは、ユーザは１文字を入力するために行と列の２回に対して反応する必要があり、負担が生じる。また、ディスプレイに表示される各文字が隣接しているため、ユーザが誤反応をすることがある。さらに、連続点灯する文字が１つ以上存在し、入力対象の文字が連続点灯した場合、ユーザは連続した反応が困難なことがある。したがって、文字入力の精度が低減するおそれがある。
【０００７】
上記課題に鑑み、本発明は、ユーザの負担を軽減し、文字入力の精度を向上させる文字入力装置及び文字入力システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る文字入力システムは、ディスプレイと、ユーザの脳波を検出する電極と、  複数に分割された表示エリアを有し、少なくとも１つを除く表示エリアに文字を割り当てた複数の画像のデータを記憶する画像記憶手段、前記画像記憶手段に記憶される各画像を、所定の時間間隔で前記ディスプレイに表示する表示処理手段、前記電極からユーザの脳波を取得する取得手段、ユーザが注視する表示エリアに文字を含む画像が表示されると前記画像を表示後の第１期間に変位するユーザの第１脳波を前記取得手段が取得した脳波から抽出するとともに、ユーザが入力対象の文字を含む画像の表示に応じてメンタルタスクを実行すると前記画像を表示後の第２期間に変位するユーザの第２脳波を前記取得手段が取得した脳波から抽出する抽出手段、及び、前記表示処理手段が表示した画像と、前記抽出手段が抽出した第１脳波及び第２脳波から、ユーザにメンタルタスクが実行された入力対象の文字を識別する識別手段を有する文字入力装置とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、BCIを利用する文字入力の際のユーザの負担を軽減し、文字入力の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】P300 speller について説明する図である。
【図２】第１実施形態に係る文字入力システムの構成を説明する図である。
【図３】第１実施形態に係る文字入力システムでユーザに貼付される電極の配置図である。
【図４】第１実施形態に係る文字入力システムが記憶する画像データである。
【図５】N100について説明する図である。
【図６】第１実施形態に係る文字入力システムで表示する画像と脳波について説明する図である。
【図７】第１実施形態に係る文字入力システムにおける学習処理を説明するフローチャートである。
【図８】図７に続いて学習処理を説明するフローチャートである。
【図９】第１実施形態に係る文字入力システムにおいて求められる加算信号の一例である。
【図１０】第１実施形態に係る文字入力システムにおける文字入力処理を説明するフローチャートである。
【図１１】図１１に続いて文字入力処理を説明するフローチャートである。
【図１２】第２実施形態に係る文字入力システムが記憶する画像データである。
【図１３】第２実施形態に係る文字入力システムで表示する画像と脳波について説明する図である。
【図１４】P300spellerと各実施形態に係る文字入力システムの精度を比較する実験の条件である。
【図１５】P300spellerと実施形態１に係る文字入力システムを比較した実験結果である。
【図１６】P300spellerと実施形態２に係る文字入力システムを比較した実験結果である。
【図１７】図１６の実験結果を表すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、図面を用いて本発明の実施形態に係る画像表示装置、文字入力システム及び文字入力装置について説明する。この文字入力システム及び文字入力装置は、ユーザが入力ボタンやマイク等を使用せず、メンタルタスクによりユーザから検出された脳波で特定される視覚誘発電位を使用し、BCIにより文字を入力するものである。また、画像表示装置は、ユーザから視覚誘発電位を取得するための画像を表示するものである。以下の説明において、同一の構成及び同一の処理については同一の符号を付して説明を省略する。
【００１２】
〈P300speller〉
文字入力システムについて説明する前に、図１を用いて基本となるP300spellerについて説明する。P300spellerは、ユーザによる文字の入力処理の期間、図１（ｂ）に示すように、いずれかの行又は列が点灯した画像を所定の表示時間（図１（ｂ）中“flash”の時間）、所定の時間間隔で表示する。図１では、ユーザが「Ｋ」を入力対象の文字とする一例で説明する。この場合、ユーザは、入力対象の文字である「Ｋ」を含む行又は列が点灯する画像が表示されたとき、表示回数を頭の中でカウントする。
【００１３】
まず、図１（ｃ）に示すように、「ＡＢＣＤＥＦ」を含む行が点灯する画像（１）が表示される。このとき、点灯される行は「Ｋ」を含まない。したがって、ユーザは表示回数をカウントせず、図１（ｄ）に示すように、この後にユーザから検出される脳波は、P300を含まない。
【００１４】
次に、「ＥＫＱＷ３９」を含む列が点灯する画像（２）が表示される。このとき、点灯される列は「Ｋ」を含む。したがって、ユーザは表示回数をカウントする。この後にユーザから検出される脳波は、図１（ｄ）に示すように、P300を含む。
【００１５】
その後、「ＣＩＯＵ１７」を含む列が点灯する画像（３）が表示される。このとき、点灯される列は「K」を含まない。したがって、ユーザは表示回数をカウントせず、図１（ｄ）に示すように、この後にユーザから検出される脳波は、P300を含まない。
【００１６】
続いて、「ＧＨＩＪＫＬ」を含む行が点灯する画像（４）が表示される。このとき、点灯される行は「Ｋ」を含む。したがって、ユーザは表示回数をカウントする。この後にユーザから検出される脳波は、図１（ｄ）に示すように、P300を含む。
【００１７】
P300spellerでは、このように、「Ｋ」を含む行と列が点灯された場合にユーザがカウントしたことが分かるため、ユーザの入力対象の文字が「Ｋ」であることが分かる。
【００１８】
〈第１実施形態〉
《文字入力システム》
図２に示すように、第１実施形態に係る文字入力システム１は、文字入力装置１０と、文字の入力に利用する画像を表示するディスプレイ２０と、ユーザＡに貼付されてユーザＡの脳波を検出する電極３０Ａを有する脳波計３０とを備える。
【００１９】
文字入力システム１は、ユーザＡから測定される第１脳波と第２脳波の２種類の脳波を利用してユーザＡが入力対象とする文字を特定する。第１脳波は、ユーザＡが画像中において注視する表示エリアに何らかの文字を含む画像が表示されると、画像を表示後の第１期間に陽性から陰性に変化又は陰性から陽性に変位する脳波である。第２脳波は、入力対象の文字を含む画像の表示に応じてユーザがメンタルタスクを実行すると、当該メンタルタスク後の第２期間に陰性から陽性又は陽性から陰性に変位する脳波である。
【００２０】
ここでは、第１脳波を後述する視覚誘発電位であるN100とし、第２脳波を上述した視覚誘発電位であるP300とする。また、Ｎ100を第１視覚誘発電位とし、Ｐ300を第２視覚誘発電位とする。
【００２１】
なお、以下では、第１視覚誘発電位としてN100を用いて説明するが、これに限られない。第１視覚誘発電位は、ユーザＡのカウント等のメンタルタスクを必要とせず、注視する位置に文字が存在するか否かを特定することができる信号であればよい。また、第２視覚誘発電位としてP300を用いて説明するが、これに限られない。第２視覚誘発電位は、ユーザＡのカウント等のメンタルタスクにより発生する信号であればよい。
【００２２】
図２では１つの電極３０Ａのみ示しているが、ユーザＡには複数の電極３０Ａを貼付し、複数の電極３０Ａで検出される脳波を利用することができる。例えば、チャネル数が１６であるとき、１６個の電極３０Ａを有する。
【００２３】
図３に、拡張国際１０−２０法を利用して１６個の電極３０ＡをユーザＡに貼付する一例を説明する。図３は、ユーザＡの頭部Ｈを示し、それぞれ、左耳ＬＥ、右耳ＲＥ及び鼻Ｎである。具体的には、電極３０ＡをFCz、FC2、FC1、Cz、CP1、CP2、Pz、Poz、P3、P4、TP8、TP7、C3、C4、C5、C6に配置した。また、A2はリファレンス、Afzはグラウンドである。
【００２４】
ここで、文字入力システム１では、『学習処理』と『文字入力処理』とが実行されることが好ましい。ここで、『文字入力処理』は、実際にユーザＡが希望する文字を入力する処理である。また、『学習処理』は、『文字入力処理』の前に文字入力システム１を利用するユーザ毎に実行される処理であって、文字を入力する際のユーザＡの脳波を収集して人工ニューラルネットワーク等により学習処理を実行し、求められたパラメータを利用して文字入力処理の際にユーザＡが入力する文字を特定する。
【００２５】
《文字入力装置》
図２に示すように、文字入力装置１０は、ディスプレイ２０に画像データを表示する表示処理手段１０１と、電極３０Ａが検出した脳波を取得する取得手段１０２と、脳波を加算平均する加算手段１０３と、脳波から視覚誘発電位を抽出する抽出手段１０４と、視覚誘発電位を利用して学習処理を実行する学習処理手段１０５と、学習処理手段１０５によって求められたパラメータを使用して入力対象の文字を識別する識別手段１０６と、識別された文字を出力する出力手段１０７とを有する。
【００２６】
この文字入力装置１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）１００や記憶装置１１０を有する一般的な情報処理装置である。記憶装置１１０に記憶される文字入力プログラムＰが実行されることで、ＣＰＵ１００が表示処理手段１０１、取得手段１０２、加算手段１０３、抽出手段１０４、学習処理手段１０５、識別手段１０６及び出力手段１０７として処理を実行する。
【００２７】
また、記憶装置１１０は、文字入力プログラムＰの他、ディスプレイ２０に表示する画像データＤ１、取得手段１０２に取得された脳波データＤ２、複数の脳波が加算平均された加算データＤ３、学習処理手段１０５で求められるパラメータデータＤ４及び入力された文字の識別結果である結果データＤ５を記憶する。
【００２８】
画像データＤ１は、図４に示すような画像をディスプレイ２０に表示するデータである。第１実施形態に係る文字入力装置１０は、図４に示す９パターンの画像をディスプレイ２０に表示する。各画像は、「左上」、「中央上」、「右上」、「左下」、「中央下」及び「右下」の６つのエリアに分割され、２つを除くエリアにＡ〜Ｚのアルファベット又は０〜９の数字が割り当てられる。また、各文字は、複数回割り当てられることはなく、いずれかの画像のいずれかのエリアに１回ずつ割当てられる。
【００２９】
図５を用いて、ディスプレイ２０に表示する画像と、ユーザＡから検出される第１視覚誘発電位であるN100の関係について説明する。N100は、刺激の発生から約100ms後に、負の振幅を持つ信号である。上述したように、第２視覚誘発電位であるＰ300は、カウント等のユーザＡのメンタルタスクに応じて生じる信号である。これに対し、Ｎ100は、ユーザのメンタルタスクとは無関係に、ユーザＡが注視する位置に文字が存在した場合に発生する信号である。
【００３０】
例えば、図５（ｂ）に示すように、図５（ｃ）に示すような画像（１）〜（６）がそれぞれ所定の表示時間（図５（ｂ）中の“flash”の時間）、所定の時間間隔で表示されたとする。まず、ユーザＡが画像の左側のエリアを注視する場合、左側のエリアに文字を含む画像が表示された後、Ｎ100が発生する。したがって、図５（ｄ）に示すように、画像（１）、画像（４）、画像（６）が表示された後、Ｎ100が発生する。
【００３１】
一方、ユーザＡが画像の右側のエリアを注視する場合、右側のエリアに文字を含む画像が表示された後、Ｎ100が発生する。したがって、図５（ｅ）に示すように、画像（２）、画像（３）、画像（５）が表示された後、Ｎ100が発生する。
【００３２】
次に、図６を用いて、画像データＤ１に含まれる画像を表示した場合に発生するＰ300とＮ100について説明する。入力処理時間において、図６（ｃ）に示すような画像（１）〜（４）がそれぞれ所定の表示時間（図６（ｂ）中の“flash”の時間）、所定の時間間隔で表示されたとする。またこのとき、ユーザは、画像中で中央上のエリアを注視し、入力対象の文字が「Ｋ」であると仮定する。この場合、ユーザＡは、中央上のエリアに「Ｋ」を含む画像がディスプレイ２０に表示されると、カウントする。
【００３３】
画像（１）は、中央上のエリアに入力対象の文字とは異なる「Ｉ」を含む。したがって、この画像（１）が表示されると、中央上のエリアに文字を含むため、Ｎ100が発生する。一方、ユーザＡは画像（１）の表示に対してカウントしないため、Ｐ300は発生しない。
【００３４】
画像（２）は、中央上のエリアに入力対象の文字である「Ｋ」を含む。したがって、この画像（２）が表示されると、中央上のエリアに文字を含むため、Ｎ100が発生する。また、ユーザＡは画像（２）の表示に対してカウントするため、Ｎ100とともにＰ300が発生する。
【００３５】
画像（３）は、中央上のエリアに文字を含まない。したがって、この画像（３）を表示した後は、Ｎ100は発生しない。また、ユーザＡは画像（３）の表示に対してカウントしないため、Ｐ300も発生しない。
【００３６】
画像（４）は、中央上のエリアに入力対象の文字とは異なる「Ｌ」を含む。したがって、この画像（４）が表示されると、中央上のエリアに文字を含むため、Ｎ100が発生する。一方、ユーザＡは画像（４）の表示に対してカウントしないため、Ｐ300は発生しない。
【００３７】
このように、第１実施形態に係る文字入力システム１は、各画像を表示した後のＮ100とＰ300の発生の有無を利用し、入力文字を識別する。
【００３８】
表示処理手段１０１は、『学習処理』及び『文字入力処理』の際、画像データＤ１の各画像を所定の表示時間、所定の時間間隔でディスプレイ２０に表示する。このとき、表示処理手段１０１は、図４に示す各画像を、それぞれ複数回（例えば、２回）ずつ表示する。また、各画像を表示する順序は、予め定められていてもよいし、ランダムに表示してもよい。
【００３９】
例えば、表示処理手段１０１は、「表示時間」として設定された１２５ｍｓ間、画像をディスプレイ２０に表示し、「暗転時間」として設定された６２．６ｍｓ間ディスプレイ２０への画像の表示を停止した後、次の画像を「表示時間」である１２５ｍｓ間表示する処理を繰り返す。すなわち、各画像をそれぞれ１２５ｍｓの表示時間、６２．６ｍｓの時間間隔でディスプレイ２０に表示する。「表示時間」及び「暗転時間（時間間隔）」は、短い程、『学習処理』及び『文字入力処理』に要する時間を短縮することができるが、誤入力が生じやすくなったり、ユーザが疲れやすくなったりする。「表示時間」は、９０〜１４０ｍｓ程度が好ましい。また、「暗転時間」は、５５〜９０ｍｓ程度が好ましい。
【００４０】
取得手段１０２は、『学習処理』及び『文字入力処理』の際、脳波計３０の電極３０Ａで検出された脳波から、必要な視覚誘発電位を含む範囲の脳波を取得する。文字入力システム１では、視覚誘発電位Ｎ100及びＰ300を使用するため、取得手段１０２は、それぞれ、所定の取得期間（例えば、各画像の表示後７００ｍｓ間）の脳波を取得する。
【００４１】
また、取得手段１０２は、取得した各脳波を対応する画像と関連付けて脳波データＤ２として記憶装置１１０に記憶する。文字入力システム１が複数のチャネルの電極３０Ａを有するとき、取得手段１０２は、各電極３０Ａで検出された脳波を含む脳波データＤ２として記憶装置１１０に記憶する。
【００４２】
ここで、取得手段１０２が取得した脳波に筋電が含まれるとき、この脳波から視覚誘発電位であるＮ100及びＰ300を正確に特定することができない。この場合、文字入力装置１０は、筋電を含まない脳波を再取得する。具体的には、取得手段１０２は、脳波の最大電圧瞬時値を求め、求めた最大電圧瞬時値が所定の閾値以上であるとき筋電を含むと判定する。ここで、脳波計で測定される脳波である標本化信号の各値（電圧瞬時値）のうち、絶対値が最大の値を最大電圧瞬時値とする。例えば、閾値を１００μVに設定することができる。人間の脳波は、数十μVであるため、最大電圧瞬時値が人間の脳機能の性質上、誘発し得ない１００μVを超えた場合、脳波が筋電を含むと判定することができるためである。
【００４３】
加算手段１０３は、『学習処理』及び『文字入力処理』の際、脳波データＤ２から、同一の画像に対して取得された脳波を抽出し、加算して平均し、加算信号とする。また、加算手段１０３は、求めた各加算信号を加算データＤ３として記憶装置１１０に記憶する。
【００４４】
具体的には、図４に示すように、対象の画像は９パターンあるため、各画像を対象として、第１〜第９加算信号を求める。すなわち、表示処理手段１０１が各画像を２回ずつ表示した場合、上述の各９通りについてそれぞれ２回分の脳波を脳波データＤ２から抽出し、加算平均する。
【００４５】
なお、文字入力システム１が複数のチャネルの電極３０Ａを有するとき、加算手段１０３は、加算信号を求める際、各チャネルについて加算信号を求める。
【００４６】
抽出手段１０４は、『学習処理』及び『文字入力処理』の際、加算データＤ３の各画像に対応する加算信号から、Ｎ100及びnon-N100に対応する所定の第１期間の信号（例えば、画像を表示後１００〜２５０ｍｓの信号）を第１抽出信号として抽出する。また、抽出手段１０４は、各画像に対応する加算信号から、Ｐ300 及びnon-Ｐ300に対応する所定の第２期間の信号（例えば、画像を表示後１２５〜６２５ｍｓの信号）を抽出する。
【００４７】
なお、文字入力システム１が複数のチャネルの電極３０Ａを有するとき、抽出手段１０４は、各チャネルの加算信号について第１抽出信号及び第２抽出信号を抽出する。
【００４８】
ここで、学習処理においては、対象とする文字が決っているため、抽出手段１０４は、抽出した第１抽出信号が、ユーザＡが注視したエリアに文字が存在する場合に生じるＮ100であるか又は文字が存在しない場合に生じるnon-N100のいずれであるかを特定することができる。また、抽出手段１０４は、第２抽出信号が、ユーザAが対象の文字に対してメンタルタスクを行った場合に生じるP300であるか又は対象以外の文字に対してメンタルタスクを行わない場合に生じるnon-P300(背景脳波)のいずれかであるかを特定することができる。
【００４９】
学習処理手段１０５は、『学習処理』において、抽出手段１０４が抽出した第１抽出信号を利用して、対象のユーザＡのN100の傾向を学習し、『文字入力処理』においてユーザＡが入力する文字を識別する際に識別手段１０６が利用する第１パラメータを求める。また、学習処理手段１０５は、抽出手段１０４が抽出した第２抽出信号を利用して、対象のユーザＡのP300の発生の傾向を学習し、『文字入力処理』においてユーザＡが入力する文字を識別する際に識別手段１０６が利用する第２パラメータを求める。この学習処理手段１０５は、例えば、SVM（Support vector machine）等の識別器を利用して第１パラメータ及び第２パラメータを求める。
【００５０】
また、学習処理手段１０５は、求めた第１パラメータ及び第２パラメータをパラメータデータＤ４として記憶装置１１０に記憶する。
【００５１】
なお、文字入力システム１が複数のチャネルの電極３０Ａを有するとき、学習処理手段１０５は、全チャネルの情報から第１パラメータ及び第２パラメータを求める。
【００５２】
識別手段１０６は、『文字入力処理』において、抽出手段１０４が抽出した第１抽出信号及び第２抽出信号について、学習処理手段１０５で求められた第１パラメータ及び第２パラメータを利用して、ユーザＡが入力した文字を識別する。また、識別手段１０６は、文字を識別すると、当該文字を記憶装置１１０が記憶する結果データＤ５に追加する。
【００５３】
具体的には、識別手段１０６は、Ｎ100の発生の有無と、その直前に表示した画像とにより、ユーザＡが注視したエリアを特定することができる。仮に、ユーザＡが右上のエリアを注視する場合、右上のエリアに文字を含む画像を表示後にはＮ100が発生するが、右上のエリアに文字を含まない画像を表示後にはＮ100は発生しない。
【００５４】
また、識別手段１０６は、Ｐ300の発生と、その直前に表示した画像と、Ｎ100を利用して特定されたユーザＡの注視する位置とにより、入力対象の文字を識別することができる。仮に、Ｎ100を利用してユーザＡが右上のエリアを注視することが識別されると、識別手段１０６は、Ｐ300が発生した直前に表示した画像の右上のエリアに含む文字が入力対象の文字と識別する。
【００５５】
なお、文字入力システム１が複数のチャネルの電極３０Ａを有するとき、識別手段１０６は、全チャネルの情報から第１パラメータを利用して第１抽出信号からユーザＡが注視するエリアを特定するとともに、全チャネルの情報から第２パラメータを利用して第２抽出信号から入力対象の文字を含む画像を特定し、各結果を合わせて入力対象の文字を識別する。
【００５６】
出力手段１０７は、識別手段１０６が識別した文字を、ディスプレイ２０等の出力装置に出力する。ディスプレイ２０の他、スピーカ等に出力して、ユーザＡに正しい文字が識別されたかを確認させてもよい。
【００５７】
《学習処理》
図７及び図８を用いて、第１実施形態に係る文字入力システム１における『学習処理』について説明する。『学習処理』では、予め対象文字が定められており、ユーザＡは、対象文字を含む画像が表示されると、対象文字を含む画像が表示された回数をカウントする。
【００５８】
ここでは、図４に示す９パターンの各画像を２回ずつ表示するものとして説明する。また、複数のデータを用いることで精度の高い識別を実現するパラメータの算出が可能となるため、各画像を２回ずつ表示する処理を５０回繰り返し、パラメータを求めるものとして説明する。なお、後述するが、エラーが発生した場合、表示処理手段１０１は再度同一の画像を表示し、データを再取得する。したがって、学習処理では、表示処理手段１０１は、各画像は少なくとも１００回ずつ表示される。
【００５９】
図７（ａ）に示すように、まず、文字入力装置１０は、対象文字を設定する（Ｓ１）。ここで設定される対象文字は、キーボード等の入力装置（図示せず）を介して入力される文字であってもよいし、予め文字入力プログラムＰで定められる文字でも良い。
【００６０】
その後、文字入力装置１０は、複数の画像を順に表示して脳波を測定する脳波測定処理を実行する（Ｓ２）。この脳波測定処理については、図７（ｂ）を用いて後述する。
【００６１】
文字入力装置１０における脳波の測定は、予め定められる試行回数（５０回）反復される（Ｓ３）。
【００６２】
脳波測定処理が試行回数繰り返されると（Ｓ３でＹＥＳ）、文字入力装置１０は、同一の画像に対して測定された脳波を加算平均する（Ｓ４）。例えば、各脳波測定処理では、同一の画像が２回ずつ表示される。また、ステップＳ３で上述したように、脳波測定処理が５０回繰り返される。この場合、脳波測定処理ごとに測定された脳波が2回分加算平均される。したがって、５０回分の加算平均された脳波が得られる。
【００６３】
その後、文字入力装置１０は、N100について学習処理を実行し、文字入力処理で利用する第１パラメータを求めるとともに（Ｓ５）、P300について学習処理を実行し、文字入力処理で利用する第２パラメータを求める（Ｓ６）。また、文字入力装置１０は、求められた第１パラメータ及び第２パラメータを含むパラメータデータＤ４を記憶装置１１０に記憶する（Ｓ６）。Ｎ100に関する学習処理については、図８（ａ）を用いて後述し、Ｐ300に関する学習処理については、図８（ｂ）を用いて後述する。なお、図７（ｂ）では、Ｎ100に関する学習処理の後にＰ300に関する学習処理を実行しているが、これに限られず、例えば、同時に実行されてもよい。
【００６４】
『学習処理』において、文字入力装置１０は、このようにして『文字入力処理』で入力対象の文字の特定に利用するパラメータを求める。
【００６５】
《脳波測定処理》
図７（ｂ）を用いて、上述したステップＳ２の脳波測定処理について説明する。脳波測定処理では、ディスプレイ２０に画像が表示される（Ｓ２１）。
【００６６】
続いて、画像の表示後、所定期間に電極３０Ａで測定されたユーザＡの脳波が、取得される（Ｓ２２）。
【００６７】
その後、反復回数（２回）を表示したか否かが判定され（Ｓ２３）、同一画像が反復回数表示されてない場合（Ｓ２３でＮＯ）、ステップＳ２１に戻り、処理を繰り返す。一方、同一画像が２回表示されると（Ｓ２３でＹＥＳ）、次の処理に進む。
【００６８】
次に、取得された各脳波の最大電圧瞬時値を求める（Ｓ２４）。求めた最大電圧瞬時値が所定値（例えば、１００μV）以上であるとき、筋電が含まれると判断し（Ｓ２５でＮＯ）、ステップＳ２１に戻り、処理を繰り返す。
【００６９】
一方、最大電圧瞬時値が所定値未満であるとき、筋電が含まれないと判断し（Ｓ２５でＹＥＳ）、脳波測定処理を終了する。
【００７０】
《Ｎ100学習処理》 
図８（ａ）を用いて、上述したステップＳ５のＮ100に関する学習処理について説明する。Ｎ100に関する学習処理では、各画像に対象の文字が存在するエリアに文字が存在するか否かを利用して画像の組を特定する（Ｓ５１）。
【００７１】
具体的には、文字を含まないエリアが同一の画像を同一の組として分類する。図４に示す例では、各画像には文字を含まないエリアが２ケ所以上あるため、各画像は、２つの組に属する。図４に示す例において，左上のエリアに文字を含まない{（a），（d），（g）}の画像を第１の組、中央上のエリアに文字を含まない{（b），（e），（h）}の画像を第２の組、右上のエリアに文字を含まない{（c），（f），（i）}の画像を第３の組、左下のエリアに文字を含まない{（a），（b），（c）}の画像を第４の組、中央下のエリアに文字を含まない{（d），（e），（f）}の画像を第５の組、右下のエリアに文字を含まない{（g），（h），（i）}の画像を第６の組に分類する。
【００７２】
続いて、同一の組の各加算信号を加算平均してＮ100またはnon-Ｎ100の成分を含む加算信号を求める（Ｓ５２）。
【００７３】
次に、各組を第１グループまたは第２グループのいずれかに特定する（Ｓ５３）。具体的には、各組の複数の画像において、対象の各組について、当該組に含まれる複数の画像のうち、少なくともいずれかの画像において、対象の文字が存在するエリアに文字が存在するとき、この画像の含まれる組を第１グループと特定する。また、各組について、当該組に含まれる全ての画像において、対象の文字が存在するエリアに文字が存在しないとき、この画像の組を第２グループと特定する。
【００７４】
図４に示す例において、対象の文字を「Ｍ」とするとき、「Ｍ」の文字が存在する右上のエリアに文字が存在する画像を含む５組（第１の組、第２の組、第４の組、第５の組、第６の組）を第１グループとする。また、全ての画像において右上のエリアに文字が存在しない第３の組の画像を第２グループとする。
【００７５】
図４に示す例において、「Ｍ」を対象の文字とするとき、第１グループである第１の組、第２の組、第４の組、第５の組、第６の組の各組につい求めた加算信号にＮ100の成分が含まれることとなる。また、第２グループである第３の組について、求めた加算信号にnon-N100の成分が含まれることとなる。したがって、図４に示す例では、N100成分の加算信号が５組、non-N100成分の加算信号が１組得られる。
【００７６】
例えば、図９（ａ）は、ステップＳ５２で求められたＮ100の成分を含む加算信号及びnon-N100を含む加算信号の一例である。なお、図９（ａ）は、チャネルFCzに貼付された電極３０Ａで測定された第１脳波を利用した加算信号である。
【００７７】
続いて、Ｎ100の成分を含む加算信号からＮ100を抽出し、non-N100を含む加算信号からnon-Ｎ100を抽出する（Ｓ５４）。これらが、第１抽出信号である。
【００７８】
次に、第１抽出信号を利用して、Ｎ100について学習処理が実行され（Ｓ５５）、Ｎ100について第１パラメータが求められる（Ｓ５６）。
【００７９】
《Ｐ300学習処理》
図８（ｂ）を用いて、上述したステップＳ６のＰ300に関する学習処理について説明する。Ｐ300に関する学習処理では、対象の文字を含む画像の第３グループと対象の文字を含まない画像の第４グループを特定する（Ｓ６１）。
【００８０】
例えば、図４に示す例において、「Ｍ」を対象の文字とするとき、「Ｍ」を含む（ａ）の画像のみが第３グループとなる。また、（ｂ）〜（ｉ）の画像を第４グループとして、各画像の表示後の脳波から求めた加算信号によってnon-Ｐ300の成分を含む加算信号を求める。したがって，第３グループからはP300成分の加算信号が1組，第4グループからはnon-P300成分の加算信号が8組得られる。
【００８１】
例えば、図８（ｂ）は、Ｐ300の成分を含む加算信号と、ステップＳ６２で求められたnon-Ｐ300の成分を含む加算信号の一例である。なお、図９（ｂ）は、チャネルCzに貼付された電極３０Ａで測定された第２脳波を利用した加算信号である。
【００８２】
続いて、第３グループの画像を表示後の加算信号からP300の成分を抽出し、non-P300を含む加算信号からnon-P300の成分を抽出する（Ｓ６２）。これらが、第２抽出信号である。
【００８３】
次に、第２抽出信号を利用して、Ｐ300について学習処理が実行され（Ｓ６３）、Ｐ300について第２パラメータが求められる（Ｓ６４）。
【００８４】
《文字入力処理》
図１０及び図１１を用いて、第１実施形態に係る文字入力システム１における『文字入力処理』について説明する。ユーザＡは、入力対象の文字を含む画像が表示されたタイミングでカウントする。ここでは、図４に示す９パターンの画像の各画像を２回ずつ表示するものとして説明する。
【００８５】
図１０に示すように、文字入力装置１０は、画像を表示して脳波を測定する脳波測定処理を実行する（Ｔ１）。この脳波測定処理については、図７（ｂ）を用いて上述したステップＳ２の脳波測定処理と同一であるため、説明を省略する。
【００８６】
脳波が測定されると、文字入力装置１０は、同一の画像に対して測定された脳波を加算平均する（Ｔ２）。例えば、脳波測定処理では、同一の画像が２回ずつ表示される。この場合、各画像について、測定された２回分の脳波が加算平均される。
【００８７】
その後、文字入力装置１０は、Ｎ100について成分を抽出して特徴を識別するとともに（Ｔ３）、Ｐ300について成分を抽出して特徴を識別する（Ｔ４）。具体的には、Ｎ100に関する識別の結果から、ユーザＡが注視したエリアが特定され、Ｐ300に関する識別結果から、ユーザＡが入力対象とした文字を含む画像が特定される。Ｎ100に関する特徴の識別については、図１１（ａ）を用いて後述し、Ｐ300に関する特徴の識別については、図１１（ｂ）を用いて後述する。なお、図１０では、Ｎ100に関する識別処理の後にＰ300に関する識別処理を実行しているが、これに限られず、例えば、同時に実行されてもよい。
【００８８】
また、文字入力装置１０は、識別されたＮ100の特徴及びＰ300の特徴を利用して、ユーザＡに入力された文字を識別する（Ｔ５）。上述したように、ユーザが注視した画像中のエリアと入力対象の文字を含む画像が特定されるため、入力対象の文字を含む画像から、該当エリアに存在する文字を識別することで、入力対象の文字を識別することができる。
【００８９】
『文字入力処理』において、文字入力装置１０は、このように『学習処理』において求められたパラメータを利用して、ユーザＡによって入力された文字を識別する。この『文字入力処理』を複数回繰り返すことで、ユーザＡは単語や文章を入力することもできる。
【００９０】
なお、ここでは、入力対象の文字としてアルファベットと数字を利用したが、それ以外の文字であってもよいし、文字以外の記号や図形等を表示し、入力対象とすることもできる。
【００９１】
《Ｎ100識別処理》
図１１（ａ）を用いて、上述したステップＴ３のＮ100に関する識別処理について説明する。Ｎ100に関する識別処理では、同一の文字配置の画像毎に組分けする（Ｔ３１）。その後、同一の組の各加算信号を加算平均してＮ100またはnon-N100の成分を含む加算信号を求める（Ｔ３２）。図４に示す例では、図８（ａ）のフローチャートのステップＳ５１と同様に、文字を含まない箇所が同一の画像{（a），（d），（g）}，{（b），（e），（h）}，{（c），（f），（i）}，{（a），（b），（c）}，{（d），（e），（f）}，{（g），（h），（i）}の組に分類し，この組合せの脳波を加算平均する。
【００９２】
続いて、各組の加算信号から、Ｎ100またはnon-N100の成分を含む加算信号からN100またはnon-N100を抽出する（Ｔ３３）。これらが、第１抽出信号である。
【００９３】
その後、第１抽出信号から、第１パラメータを用いてN100が識別される（Ｔ３４）。また、識別結果に応じて、ユーザＡの注視したエリアが特定される（Ｔ３５）。
【００９４】
《Ｐ300識別処理》
図１１（ｂ）を用いて、上述したステップＴ４のP300に関する識別処理について説明する。P300に関する識別処理では、各画像の加算信号から、P300またはnon-P300を抽出する（Ｔ４１）。これらが、第２抽出信号である。
【００９５】
次に、第２抽出信号から、第２パラメータを用いてＰ300が識別される（Ｔ４２）。続いて、識別結果に応じて、ユーザＡが入力対象とした文字を含む画像が特定される（Ｔ４３）。
【００９６】
上述したように、第１実施形態に係る文字入力システム１では、画像データＤ１に含まれる各画像を表示後の第１視覚誘発電位及び第２視覚誘発電位を抽出し、これらを利用して入力対象の文字として識別する。したがって、Ｐ300spellerのような一種類の視覚誘発電位のみを利用する場合よりも文字の識別の精度を向上させることができる。
【００９７】
また、第１実施形態に係る文字入力システム１で利用する画像は、Ｐ300spellerで利用する画像と比較して、１の画像中に含まれる文字が少なく、各文字の間隔が離れている。したがって、ユーザＡによる文字の誤認識を低減するとともに、ユーザの疲労も軽減される。これにより、文字の認識の精度を向上させることができる。
【００９８】
さらに、第１実施形態に係る文字入力システム１で利用する画像の数（９）は、P300spellerで利用する画像の数（１２）よりも少ない。したがって、文字入力の際に表示される画像数が少なくなり、ユーザの疲労を軽減させることができるとともに、疲労による文字の誤認識が軽減され、文字の認識の精度を向上させることができる。
【００９９】
〈第２実施形態〉
続いて、第２実施形態に係る文字入力システム１について説明する。第２実施形態に係る文字入力システム１の構成は、図１を用いて上述した第１実施形態に係る文字入力システム１と同一であるため、図１を用いて説明する。
【０１００】
第２実施形態に係る文字入力システム１でも、第１視覚誘発電位としてＮ100を利用し、第２視覚誘発電位としてＰ300を利用する点では第１実施形態に係る文字入力システム１と同一である。第２実施形態に係る文字入力システム１は、第１実施形態に係る文字入力システム１と比較し、文字入力装置１０が画像データＤ１として記憶装置１１０に記憶し、ユーザＡに表示する画像が異なる。
【０１０１】
第２実施形態に係る文字入力装置１０が利用する画像データＤ１は、図１２に示すような１２パターンの画像をディスプレイ２０に表示するデータである。各画像は、「左上」、「右上」、「左下」及び「右下」の４つのエリアに分割され、少なくとも１つを除くエリアにＡ〜Ｚのアルファベット又は０〜９の数字が割り当てられる。また、各文字は、複数割り当てられることはなく、いずれかの画像のいずれかのエリアに割当てられる。
【０１０２】
図１３を用いて、画像データＤ１に含まれる画像を表示した場合に発生するＰ300とＮ100について説明する。入力処理時間において、例えば、図１３（ｂ）に示すように、所定の時間間隔で、図１３（ｃ）に示すような画像（１）〜（４）がそれぞれ所定の表示時間（図１３（ｂ）中の“flash”の時間）表示されたとする。またこのとき、ユーザは、画像中で右上のエリアを注視し、入力対象の文字が「Ｋ」であると仮定する。この場合、ユーザＡは、右上のエリアに「Ｋ」を含む画像がディスプレイ２０に表示されると、カウントする。
【０１０３】
画像（１）は、右上のエリアに入力対象の文字とは異なる「Ｌ」を含む。したがって、この画像（１）が表示されると、右上のエリアに文字を含むため、Ｎ100が発生する。一方、ユーザＡは画像（１）の表示に対してカウントしないため、Ｐ300は発生しない。
【０１０４】
画像（２）は、右上のエリアに入力対象の文字である「Ｋ」を含む。したがって、この画像（２）が表示されると、右上のエリアに文字を含むため、Ｎ100が発生する。また、ユーザＡは画像（２）の表示に対してカウントするため、Ｎ100とともにＰ300が発生する。
【０１０５】
画像（３）は、右上のエリアに文字を含まない。したがって、この画像（３）を表示した後は、Ｎ100は発生しない。また、ユーザＡは画像（３）の表示に対してカウントしないため、Ｐ300も発生しない。
【０１０６】
画像（４）は、右上のエリアに入力対象の文字とは異なる「Ｑ」を含む。したがって、この画像（４）が表示されると、右上のエリアに文字を含むため、Ｎ100が発生する。一方、ユーザＡは画像（４）の表示に対してカウントしないため、Ｐ300は発生しない。
【０１０７】
このように、第２実施形態に係る文字入力システム１では、各画像を表示した後のＮ100とＰ300の発生の有無を利用し、入力文字を識別する。
【０１０８】
第２実施形態に係る文字入力システム１では、第１実施形態に係る文字入力システム１とディスプレイ２０に表示する画像が異なるため、画像を利用した処理が異なる。例えば、『学習処理』の場合、図８（ａ）を用いて上述したステップＳ５２のＮ100の学習処理において、「Ｍ」（（ａ−２）の画像の右上のエリアに存在）を対象の文字とするとき、右上のエリアに文字が存在する（ａ−１）〜（ａ−３）、（ｃ−１）〜（ｃ−３）及び（ｄ−１）〜（ｄ−３）の画像を第１グループとして加算信号が求められる。また、右上のエリアに文字が存在しない（ｂ−１）〜（ｂ−３）の画像を第２グループとして加算信号が求められる。したがって、第１グループからはN100成分の加算信号が３組、第２グループからはnon-N100成分の加算信号が１組得られる。
【０１０９】
また、図８（ｂ）を用いて上述したステップＳ６２のＰ300の学習処理において、「Ｍ」を対象の文字とするとき、「Ｍ」を含む（ａ−２）の画像のみが第３グループとなる。また、（ａ−１）、（ａ−３）、（ｂ−１）〜（ｂ−３）、（ｃ−１）〜（ｃ−３）及び（ｄ−１）〜（ｄ−３）の画像が第４グループとして加算信号が求められる。したがって、第３グループからはP300成分の加算信号が１組、第４グループからはnon-P300成分の加算信号が１１組得られる。
【０１１０】
『文字入力処理』の場合、図１１（ａ）を用いて上述したステップＴ３１の識別処理において、（ａ−１）〜（ａ−３）の画像が同一の文字配置であるため、同一のグループとされＮ100またはnon-N100の成分を含む加算信号を求める。また、（ｂ−１）〜（ｂ−３）の画像が同一のグループとされ、（ｃ−１）〜（ｃ−３）の画像が同一のグループとされ、（ｄ−１）〜（ｄ−３）の画像が同一のグループとされ、それぞれN100またはnon-N100の成分を含む加算信号を求める。
【０１１１】
上述したように、第２実施形態に係る文字入力システム１では、画像データＤ１に含まれる各画像を表示後の第１視覚誘発電位及び第２視覚誘発電位を抽出し、これらを利用して入力対象の文字として識別する。したがって、Ｐ300spellerのような一種類の視覚誘発電位のみを利用する場合よりも文字の識別の精度を向上させることができる。
【０１１２】
また、第２実施形態に係る文字入力システム１で利用する画像は、Ｐ300spellerで利用する画像と比較して、１の画像中に含まれる文字が少なく、各文字の間隔が離れている。したがって、ユーザＡによる文字の誤認識を低減するとともに、ユーザの疲労も軽減される。これにより、文字の認識の精度を向上させることができる。
【０１１３】
〈比較実験例〉
以下に、一般的なP300speller、第１実施形態に係る文字入力システム１及び第２実施形態に係る文字入力システム１を利用して文字入力を行った実験結果の比較を説明する。図１４に示すように、P300spellerを使用した場合、１２パターンの画像をそれぞれ２回ずつ表示するため、１文字を入力するための画像の表示回数は２４回である。また、各画像の表示時間を１２５ｍｓとし、画像の表示と次の画像の表示までの時間（暗転時間）を、６２．５ｍｓとした。したがって、１文字を入力するために要する時間は、４．５ｓｅｃとなる。
【０１１４】
また、第１実施形態に係る文字入力システム１の場合、９パターンの画像をそれぞれ２回ずつ表示するため、１文字を入力するための画像の表示回数は１８回である。また、各画像の表示時間を１２５ｍｓとし、画像の表示と次の画像の表示までの時間（暗転時間）を、６２．５ｍｓとした。したがって、１文字を入力するために要する時間は、３．３７５ｓｅｃとなる。
【０１１５】
さらに、第２実施形態に係る文字入力システム１の場合、１２パターンの画像をそれぞれ２回ずつ表示するため、１文字を入力するための画像の表示回数は２４回である。また、各画像の表示時間を１２５ｍｓとし、画像の表示と次の画像の表示までの時間（暗転時間）を、６２．５ｍｓとした。したがって、１文字を入力するために要する時間は、４．５ｓｅｃとなる。
【０１１６】
また、全ての場合において、１６チャネルの電極３０Ａを利用し、サンプリング周波数は５１２Ｈｚとした。
【０１１７】
なお、この実験の際、第１実施形態に係る文字入力システム１の実験結果を取得するために利用した『学習処理』は、図７及び図８を用いて上述した手順で実行されたが、第２実施形態に係る文字入力システム１の実験結果を取得するために利用した『学習処理』には、図７及び図８を用いて上述した手順とは異なる手順で行われた。
【０１１８】
図１５は、P300spellerと第１実施形態に係る文字入力システム１を比較した一例である。図１５（ａ）に示す例は、各手法を用いた場合の文字の識別率（％）及び標準偏差の比較である。P300spellerでは、表示した画像における列（row）の識別率及び標準偏差はＰ300の場合７６．８％±１０．４であって、表示した画像における行(column)の識別率及び標準偏差はＰ300の場合８１．６％±７．４であった。
【０１１９】
一方、文字入力システム１では、P300の場合の識別率及び標準偏差は７２．７％±９．９であって、N100の場合の識別率及び標準偏差は８８．６％±５．４であった。これにより、P300spellerのP300の識別率と文字入力システム１のP300の識別率を比較すると、文字入力システム１の識別率が７％程度低いことが分かる。また、文字入力システム１においてN100の識別率とP300の識別率を比較すると、N100の識別率が、P300の識別率よりも８％程度高いことがわかる。
【０１２０】
図１５（ｂ）に示す例は、識別率（％）及び標準偏差を比較するとともに、情報転送量（bit/sec）を比較した一例である。Ｐ300spellerの識別率及び標準偏差は、６２．８％±１４．７であるのに対し、文字入力システム１の識別率及び標準偏差は、６７．８％±９．９である。また、Ｐ300spellerの情報転送量は、０．５２８±０．１９１bit/secであるのに対し、文字入力システム１の情報転送量は、０．７８３±０．１８１bit/secである。これにより、文字入力システム１は、Ｐ300spellerと比較して情報転送量が０．２５bit/sec高いことが分かる。
【０１２１】
図１６は、P300spellerと第２実施形態に係る文字入力システム１を比較した一例である。図１６（ａ）に示す例は、各手法を用いた場合の文字の識別率（％）及び標準偏差の比較である。P300spellerでは、表示した画像における列（row）の識別率及び標準偏差はＰ300の場合７６．９％±９．１であって、表示した画像における行(column)の識別率及び標準偏差はＰ300の場合８１．５％±８．２であった。なお、図１５を用いて上述した例と図１６に示す例とでは、実験条件（実験の日時、室温、対象の被験者等）が異なるため、P300spellerの識別率が異なっている。
【０１２２】
一方、第２実施形態に係る文字入力システム１では、P300の場合の識別率及び標準偏差は７７．９％±８．９であって、N100の場合の識別率及び標準偏差は９５．２％±４．６であった。これにより、P300spellerのP300の識別率と文字入力システム１のP300の識別率を比較すると、同程度であることが分かる。また、文字入力システム１においてN100の識別率とP300の識別率を比較すると、N100の識別率が、P300の識別率よりも１５％程度高いことがわかる。
【０１２３】
図１６（ｂ）に示す例は、識別率（％）及び標準偏差を比較するとともに、情報転送量（bit/sec）を比較した一例である。Ｐ300spellerの識別率及び標準偏差は、６２．１％±９．６であるのに対し、文字入力システム１の識別率及び標準偏差は、７４．２％±９．０である。また、Ｐ300spellerの情報転送量は、０．５１０±０．１１８bit/secであるのに対し、文字入力システム１の情報転送量は、０．６７９±０．１３５bit/secである。これにより、文字入力システム１は、Ｐ300spellerと比較して情報転送量が１２％程度高いことが分かる。
【０１２４】
図１７は、P300spellerと第２実施形態に係る文字入力システム１で文字入力を行った１１人のユーザ（被験者）の識別率（％）の比較結果である。図１７に示す結果によれば、全てのユーザにおいて、P300spellerよりも、文字入力システム１の方が識別率が向上していることがわかる。
【０１２５】
以上、実施形態を用いて本発明を詳細に説明したが、本発明は本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載及び特許請求の範囲の記載と均等の範囲により決定されるものである。
【符号の説明】
【０１２６】
１  文字入力システム
１０  文字入力装置
１００  中央処理装置
１０１  表示処理手段
１０２  取得手段
１０３  加算手段
１０４  抽出手段
１０５  学習処理手段
１０６  識別手段
１０７  出力手段
１１０  記憶装置
Ｄ１  画像データ
Ｄ２  脳波データ
Ｄ３  加算データ
Ｄ４  パラメータデータ
Ｄ５  結果データ
Ｐ  文字入力プログラム
２０  ディスプレイ
３０  脳波計
３０Ａ  電極
【図１】
2015219762.tif 000003
【図２】
2015219762.tif 000004
【図３】
2015219762.tif 000005
【図４】
2015219762.tif 000006
【図５】
2015219762.tif 000007
【図６】
2015219762.tif 000008
【図７】
2015219762.tif 000009
【図８】
2015219762.tif 000010
【図９】
2015219762.tif 000011
【図１０】
2015219762.tif 000012
【図１１】
2015219762.tif 000013
【図１２】
2015219762.tif 000014
【図１３】
2015219762.tif 000015
【図１４】
2015219762.tif 000016
【図１５】
2015219762.tif 000017
【図１６】
2015219762.tif 000018
【図１７】
2015219762.tif 000019