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SSVEP ベースの BCI におけるフリッカ刺激の数と大きさの影響
振原 知希1

宮下 芳明1,a)

概要：視覚情報を取得する SSVEP ベースの BCI は，コンピュータ画面上で様々な操作ができ，また高速な通信ができることから注目を集めている．SSVEP ベースの BCI は刺激の数が少ないほど高い精度が得られることがわかっているが，ターゲットサイズが BCI の制御に与える影響については調べられていな
い．そこで本研究では，フリッカ刺激をタイル状に並べた BCI 用の UI を設計し，刺激の大きさが SSVEPベースの BCI のパフォーマンスに与える影響を調査した．その結果，刺激の数による影響は見られなかったが，刺激の視角が選択時間に影響を与えていることがわかった．また，実験結果をもとに BCI の特性を利用した最適な UI について考察した．

1. はじめにBrain Computer Interface（BCI）は，脳波の検出，ある
いは脳への刺激の付与によって，脳とコンピュータとのインタフェースをとる機器の総称であり，特に運動能力が低下したユーザに適したインタフェースである．娯楽，安全，セキュリティのために，より幅広いユーザを対象としたアプリケーションや BCI 機器が登場している．BCI 機器には，muse2 [1] や FocusCalm [2] といった集中度をモニタリングする事ができるものや，NextMind [3] のように視覚情報を取得することができるものがあり，取得する脳波データによって用途が全く異なっているのが特徴である．
様々な脳波を扱うことができる BCI の中でも視覚野の脳波の検出をベースとする BCI は，周期的に明滅するフリッカ刺激を注視している状態を識別できる．そのため，コン

図1

実験中の様子．写真では撮影のために電気をつけているが，実験中は PC 画面以外の光を遮断した状態で実験を行った．

ピュータ画面上でのカーソルの移動，アイコンの選択など，どれもターゲットサイズが BCI の制御に与える影響につい用途に応じた複数の操作が可能となる．視覚野から取得てはあまり言及されていない．そこで本研究では，フリッできる情報の１つに定常状態視覚誘発電位（Steady-State

カ刺激をタイル状に並べた BCI 用の UI を設計し，フリッVisual Evoked Potential：SSVEP）がある．SSVEP を検カ刺激の大きさが SSVEP ベースの BCI のパフォーマン出することにより，わずかなキャリブレーション時間で最スにどのような影響を与えるか調査した．調査を行うため

大 70 bits/min の通信速度を実現するためオンラインの性に NextMind を用いた実験を行った（図 1，2）．調査結果

能も高く，SSVEP ベースの BCI は注目を集めている [4]．

をもとに選択に適したフリッカ刺激の大きさについて考察

本研究の目的は，BCI の特性を利用した最適な UI を提案することである．一度に 4 つの刺激を表示し，複数回選し，最適な UI を提案した．

択を行う階層型の選択方法を高く評価する研究 [5] や，最2. 関連研究

適なフリッカ刺激の数を評価する研究 [6] は存在するが，2.1 SSVEP の特性1a)明治大学homei@homei.com© 2022 Information Processing Society of Japan

SSVEP は，視覚刺激の提示によって誘発される視覚誘発電位（Visual Evoked Potential：VEP）の一つである．

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図 3

Three-step spelling application の GUI（ [5] Figure 2 より引用）．

[B = log2 N + P log2 P + (1 − P ) log2

図 2

実験に用いた NextMind の写真．

1−P
N −1]
(1)

ここで，N は選択可能なターゲットの数であり，P はターゲットが正しく選択される確率である。ITR は，B を1 試行あたりの時間（分）で除算することで計算できる．
周期的に明滅する刺激（フリッカ刺激）に注意を向けるとSSVEP が誘発され，脳波，特に一次視覚野からの信号に，刺激と同じ周波数の基本波または高調波に一致する成分が2.4 BCI 向けの階層型メニュー GUI
Gembler らは，SSVEP ベースの BCI が少数のターゲッ現れる [7]．SSVEP は，1–100 Hz の周波数を持つフリットに対して高い精度や速度を得られることから，3 回の選択カ刺激によって誘発され [8]，10 Hz 付近で最大の振幅が見で文字を決定する Three-step spelling application（図 3）られる．一方で高周波のフリッカ刺激では，最小の反応がを提案している [5]．刺激周波数，分類閾値，セグメント見られる [9]．

長など SSVEP に関する定数をユーザごとに慎重に選択することで，幅広い層で高い精度を達成できることが確認さ

2.2 刺激の数と BCI のパフォーマンスれた．

刺激の数が BCI の制御に与える影響を調査した文献がまた，Gembler らは，２回の選択で文字を決定する Two-

いくつか存在する．Gembler らは刺激の数が多くなること

step spelling application を提案し，28 個のボタンを表示さで BCI の制御が悪くなることを示した [6]．画面上の刺激

せる QWERTZ speller と Three-step spelling applicationの数が増えることで，一部の実験参加者は視覚疲労などのとで比較を行っている [14]．その結果，ターゲットの数が不快感を訴えた．また，隣接するフリッカ刺激を選択して増えると ITR は上昇し、選択精度は低下することが判明しまうエラーが多かったため，刺激の近接性が BCI の制御した．

を悪化させた主な原因であると報告している．一方でターゲット数が少ないほど高い精度が得られたことも報告して3. 実験いる．特に 4 つのフリッカ刺激をターゲットとして使用し本実験は，ターゲットの大きさと数が選択時間，エラー率，た BCI 研究では，すべてのユーザがアプリケーションを制ITR に与える影響を調査すること目的に行った．また，フ御できるようになったことが報告されている [5, 10, 11]．

リッカ刺激を見続けることで起こる酔いへの影響を，16 項

Stawicki らは SSVEP ベースの BCI は精度や速度でアイ目の質問群からなる The Simulator Sickness Questionnaire

トラッキングに劣ると指摘しているが，ターゲット数が少（SSQ）を用いた 4 段階アンケートで評価した [15]．

ない GUI に対し，非侵襲的な SSVEP ベースの BCI の性能は非常に有望で，スタンドアロンの高速通信ツールとして使用できる可能性を示している [12]．

3.1 実験環境
BCI は NextMind を用い，PC は ALIENWARE M17 R2（Intel Core i7-9750H, 2.6 GHz, 16GB RAM, Windows 10）

2.3 Information Transfer Rate（ITR）を使用した．PC の解像度は 1920 × 1080 pixels であり，情報伝達率（Information Transfer Rate：ITR）は，BCI

ディスプレイは 17.3 インチ（383.0 × 215.4 mm, 0.199

システムのために考案された一般的な評価指標であり，精mm/pixel）であった．実験システムは Unity 2020.3 で実度，選択可能なターゲットの数，各選択に要する時間から装されており，フルスクリーンで表示された．

システムの出力によって伝達される情報量を決定するもの

蛍光灯や LED などのフリッカ刺激，外光が選択時間にである [13]．1 回の試行で送信されるビット数 B は，式 1影響を与えてしまう可能性を考慮し，実験はディスプレイで計算できる．

以外の光を遮断して行った．

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図 5
図4

タスクの概要図．Space キーを押下した後，上部に黄色で書かれた番号のフリッカ刺激を注視して選択する．

3.2 タスク

本実験で用いたフリッカ技激．

また，参加者からは予め，30 分から 1 時間程度，暗い場所で PC 画面を見続けるタスクを行ことへの了承を得ていた．

図 4 にタスクの概要を示す．タスクには，複数のフリッカ刺激のアイコンを用意し，アイコンの形は正方形に統一

3.4 刺激した．それぞれのアイコンの大きさ（W ）は等しくし，各提示するフリッカ刺激は，NextMind SDK に含まれていアイコンの中心間の距離は 400 pixels（79.6 mm）で統一るものを使用した（図 5）．全フレームで高々 1 つの刺激がした．

図 5（左）の状態になっており，2 フレーム続いて同じ描

参加者は実験の開始前にキャリブレーションを行った．
キャリブレーションのスコアは 1 点から 5 点までの 5 段画がされる箇所がランダムに存在した．また，各刺激の明滅する順番には一定の周期性が見られた．

階で評価され，3 点以上のスコアを獲得した上で，同時に提示される 3 つのフリッカ刺激の選択に成功した場合に，キャリブレーションを成功とした．

3.5 実験デザインと手順
ディスプレイから参加者の眼までの距離は 50 cm に固選択するべきターゲットとなるアイコンの番号はすべて定した．アイコンの大きさ（W ）は 5 条件（100, 150, 200,ランダムで指定され，画面上部の黄色い数字で表示された．

250, 300 pixels; それぞれ，視角 2.28°, 3.42° 4.56°, 5.70

Space キーを押下してから指定されたターゲットのアイコ°, 6.84°）であった．フリッカ刺激の個数（N ）は 3 条件

ンを選択するまでを 1 試行とし，1 つの条件で続けて 6 試（2 個，4 個，8 個）であったが，N ＝ 4 の条件において，行の選択を行うまでを 1 セットとした．非ターゲットのアアイコンの配置方法を 2 条件（1 行× 4 列，2 行× 2 列）とイコンを選択した場合は 1 試行内のエラーとしてカウントしたため，N を 4 条件（N =2, 4 (1×4), 4 (2×2), 8）としされた．参加者が非ターゲットを選択した際は，誤選択をて扱った．

伝える音によりフィードバックされ，各ターゲットの選択

W の条件ごとに 1 セット，計 5 セットを 1 ブロックと時には，上部の黄色の数字が赤色に変化することでフィーし，N の条件ごとに 1 ブロック，計 4 ブロックのタスクをドバックされた．
参加者はキャリブレーション終了時と，5 セットのタスクを終えるごとに，SSQ に回答した．また，実験終了後は行った．したがって，全試行は 5（W ）× 4（N ）× 6 試行

= 120 回であった．N と W の順番はランダムであり，各ブロックで W の順番は統一した．

自由記述のアンケートにも回答した．また，必要があれば条件が変わる時点で十分な休憩を取らせた．
視覚野の情報を取得するセンサのステータスは常に右上に表示されている．参加者はセンサが認識されていることを確認した上でタスクを行った．

3.3 参加者

3.6 計測値
Space キーを押下してからターゲットが選択されるまでの選択時間（T ），エラー率，ITR であった．

4. 結果
6 試行 × 5（W ） × 4（N ） × 10 名= 1,200 試行のデー

参加者は 10 名（19–24 歳，平均 21.6 ± 1.36 歳）であっタが得られた．実験プログラムの起動直後は NextMind のた．その内男性が 7 名，女性が 3 名であった．参加者のう接続状態が安定していない可能性があったため，各セット

ち，眼鏡の使用者は 2 名，コンタクトレンズの使用者は 3 名の 1 試行目（合計 200 試行）を除外し，1,000 試行を分析

で，裸眼は 5 名であった．参加者のうち 1 名は，NextMindした．IBM SPSS を用いて分散分析を行った．多重比較にを何度も使用したことがあり，3 名は NextMind を 1–2 回は Bonﬀeroni 法を用い，もし，Mauchly の球面性検定が成使用したことがあった．

立しなかった場合，自由度や p 値などの値は Greenhouse-© 2022 Information Processing Society of Japan769

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図 66D062022/2/21

W ごとの平均選択時間，N ごとの平均選択時間．

表 1
N =2

図 7

W ごとの平均 ITR，N ごとの平均 ITR．

図 8

各 N における W の平均 ITR への影響．

各条件でのエラー率（%）．
N = 4（1 × 4） N = 4（2 × 2） N = 8

W = 10001.960

W = 15001.9601.960

W = 2000001.96

W = 250

1.96001.96

W = 3000000Geisser 推定によって補正された．独立変数は W ，N ，従属変数は操作時間 T ，ITR であった．グラフ中のエラー
バーは標準誤差，***，**，*はそれぞれ p < .001，p < .01，p < .05 を示す．
4.1 ターゲットサイズ W ，フリッカ刺激の数 N ごとの選択時間 T
主効果が見られたのは W （F1.05,9.43 = 5.128, p < .05, ηp2 = 0.363）であった．N （F3,27 = 0.074, p = 0.973,ηp2 = 0.008）では見られなかった（図 6）．また，交互作用は見られなかった．
自由記述のアンケートでは，10 名中 7 名の参加者が「ターゲットが小さいと選択が難しかった」と回答したが，一方で 1 名の参加者は「ターゲットの小ささは気にならなかった」と回答した．また，2 名の参加者は「ターゲットが増えたことで探すのに時間がかかった」と回答している．

図9

キャリブレーション終了時と，各ブロック終了時における SSQの各平均スコア．

4.3 SSQ の推移と実験中の体調変化
SSQ のスコアは，Nausea（悪心， N），Oculomotor（眼精4.2 ターゲットサイズ W ，フリッカ刺激の数 N ごとのエラー率と ITR
全 1,000 試行の間に，エラーは 6 回発生した．すべての条件でエラー率が低く，W と N による影響もあまり見られなかった（表 1）．

疲労，O），Disorientation（失見当識，D），Total Serverity（総合スコア，TS）の 4 項目で採点された．図 9 は，参加者間の平均スコアの推移を示したものである．エラーバーは標準誤差を示している．
自由記述のアンケートでは，複数の参加者が実験の後半各条件における平均 ITR を図 7 に示す．ITR の算出にで体調が変化したことを回答した．3 名の参加者は BCI のは，式 1 を用いた．W （F1.99,17.87 = 18.834, p < .001 ,締め付けによって頭痛が起きたと回答しており，4 名の参ηp2 = 0.677）と N（F3,27 = 120.391, p < .001 , ηp2 = 0.930）

加者は眠気や眼精疲労，集中力の低下が起こったと回答

で主効果が見られた．多重比較の結果，W が大きくなるした．

ほど（W = 100 と W = 250，W = 100 と W = 300 のペアでは p < .01，W = 100 と W = 200，W = 150 と5. 考察

W = 250，W = 150 と W = 300 のペアでは p < .05），ターゲットサイズが大きくなるほど，選択時間が短くな

また刺激の個数が多いほど（p < .001）ITR が増加した．

る傾向が見られた．特に，W =100 では平均選択時間が長また，W × N では交互作用が見られ（F12,108 = 160.507,くなっており，標準誤差も大きくなっていた．このことか

p < .01 , ηp2 = 0.259），W が大きくなるほど，N の影響がら，ターゲットサイズを一定以上小さくすると，選択時間大きくなることが観察された（図 8）．に大きな個人差が生じてしまうと予想できる．一方で，フ© 2022 Information Processing Society of Japan770

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リッカ刺激の数や配置は，ターゲットの選択時間にあまり影響を与えなかった．このことから，フリッカ刺激のアイコンを画面内に複数表示してもパフォーマンスが損なわれないと考えられる．また，ITR の結果から，W が同じであれば一度に複数のアイコンを表示したほうが選択の効率が上がると考えられる．Gembler らは，ターゲットが増えることによって選択精度が下がると報告していたが [6] ，本
実験の結果から，選択精度が下がった要因はターゲットサイズの変化である可能性が考えられる．さらに，本実験では眼精疲労を起こした参加者が多かったことが，SSQ やア図 10(D, W ) ごとの平均選択時間．

ンケートの結果から読み取れる．このことは，小さいターゲット，特に W =100（視角 2.28°）で選択時間が長くなっれる 3 セットとし，5 ブロックの実験を行った．したがってしまったことが主な原因であると考えられる．以上のこて，全試行は 3 条件 × 11 試行 × 5 ブロック = 165 回でとから，SSVEP ベースの BCI に向けた UI を設計する際あった．

は，ある程度大きいフリッカ刺激を画面上に配置する前提で，配置できる最大数を考慮する必要があると言える．

6. 小さなディスプレイに対する実用性の検証

6.4 計測値
Space キーを押下してからターゲットが選択されるまでの選択時間（T ），エラー率であった．

ディスプレイサイズの制約により，一定以上の大きさを保ちながら提示できるフリッカ刺激の数には限界がある．

6.5 結果そのため，ウェアラブルウォッチなど，ディスプレイが小本事件と同様に，各セットの 1 試行目（合計 15 試行）をさく，ターゲットサイズを大きくすることが困難なデバ除外し，150 試行を結果に用いた．エラーバーは標準誤差イスに対しては，実用性が低いように思われる．しかし，を示す．また，全ての試行でエラーは見られなかった．同

ディスプレイと顔の距離を短くすることで視角が大きくな

じ W 間で比較すると，D が小さくなることで選択時間がり，問題が解決する可能性がある．そこで，視角が同じで減少した（図 10）．また，視角が同じ場合でも選択時間にあれば，選択のしやすさに差が出ないか調査するための実わずかな差が見られた．

験を行った．

6.6 考察6.1 実験環境，参加者，刺激D の変化によっても操作時間に影響が見られたことか

3 章の実験と同じ実験環境で行った．実験で用いた刺激

ら，フリッカ刺激の選択時間は視角による影響を強く受けも，本実験と同じであった．参加者は 1 名で，本実験に参ると考察できる．この考察から，ディスプレイと顔の距離加していた．

を短くすることも，選択のしやすさを向上させる手段として期待できる．一方で，視角が同じ場合でも，ディスプレ

6.2 タスクタスクには，2 個のフリッカ刺激のアイコンを用意した．
本実験と同様，アイコンの形は正方形に統一，2 個のアイコンの大きさ（W ）は等しくした．また，アイコンの中心間の距離は 400 pixels（79.6 mm）で統一した．

イから参加者の眼までの距離が長いと選択時間が短くなったことから，視角以外で選択時間に影響を与える要因があると考えられる．

7. 制約・展望

タスクの内容は本実験とほぼ同じであったが，異なる点

本実験で試行回数を決める際，最初は 1 セットあたり 11として，1 つの条件で続けて 11 試行の選択を行うまでを 1試行のデータを取る予定だったが，1 名の参加者が後半でセットとし，SSQ への回答は行わなかった．

体調不良を訴えたため，試行回数を見直した．そのため，

1 名あたり 1 条件で 6 試行のデータしか得ることができな
6.3 実験デザインと手順
ディスプレイから参加者の眼までの距離（D[cm]）とターゲットサイズ（W [pixels]）の組み合わせは 3 条件（(D, W ) =かった．しかし，複数の参加者は「実験中に選択のコツを掴んだ」と回答しており，練習用として試行回数を増やせば違った結果が得られた可能性も考えられる．

(25, 100), (50, 100), (50, 200); それぞれ，視角 4.56°, 2.28

本実験でフリッカ刺激の数の最大条件を 8 個としたが，°, 4.56°，100, 200 pixels は 19.9, 39.8 mm）であった．

8 個より多くするとディスプレイに入り切らなくなってし

1 ブロックを (D, W ) の条件がランダムな順番で選出さまうため，それ以上の数については調べることができず，© 2022 Information Processing Society of Japan771

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先行研究 [6] の結果が妥当であるかの考察ができなかった．
そのため，8 個より多い条件について，本実験で用いたものよりも大きいディスプレイを用いて追実験を行う必要が[7]ある．
本研究で行ったすべての実験は，外光を遮断して行った．そのため，外光を考慮した場合に異なった結果が得ら[8]れる可能性がある．しかし，PC やタブレットなどで実用化する際は，外光を取り入れた場合のデータを用いる必要がある．一方で，外光を遮断して使用する VR 機器に対し[9]ては有用なデータである可能性が高い．そこで今後の展望として，外光を遮断した VR 空間で追実験を行い，本実験[10]と似た傾向のデータが得られるかの調査を行いたいと考えている．

8. 結論

[11]

本研究では，フリッカ刺激の大きさが SSVEP ベースのBCI のパフォーマンスに与える影響を調査した．実験の結果から，フリッカ刺激の数が選択時間に与える影響は見られなかったが，フリッカ刺激の視角が選択時間に影響を[12]与えていることが明らかとなった．また，どの条件でもエラー率が低く，SSVEP ベースの BCI の正確性が示された．

[13]

さらに，ITR の結果からは大きいターゲットを多く表示するのが最も効率的であることがわかった．
以上のことから，SSVEP ベースの BCI 向けに UI を設[14]計する際，ターゲットの大きさを項目ごとに調整することで使いやすい UI を作ることができると考える．例えば，選択される回数の多い場所はターゲットを大きくし，あまり選択されることがない場所のターゲットを小さくすることで，使いやすい UI の設計が期待できる．

[15]

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