大分工業高等専門学校紀要

第 52 号(平成 27 年 11 月)

定常状態視覚誘発電位を用いたブレインコンピュータインタフェースの性能向上と測定システムに関する研究

松井

大輔1・靏

浩二2

1電気電子情報工学専攻 (2015年3月修了)，2情報工学科

身の回りの電子機器の高機能化が進み，タブレット端末に用いられているタッチパネルのように一般の人でも直感的に使うことのできるインタフェースの開発が進められてきた．一方で，このようなマンマシンインタフェースは，筋萎縮性側索硬化症などの重度の身体障害者やディジタルデバインドと呼ばれる高齢者などには扱うことが難しいデバイスである場合が多い．そこで，新たなインタフェースとして注目されているのがブレインコンピュータインタフェース(BCI: Brain Computer Interface)と呼ばれる脳波を用いたインタフェースである．本研究では SSVEP(steady statevisual evoked potential)を使った BCI の研究を行った．SSVEP についての研究報告は様々あるが，提示する光刺激の大きさやその輝度など，まだ不明な部分も多い．これらの特性を明らかにし，被験者ごとに最適な条件を設定することで BCI に使用される SSVEP の判別率を上げることに繋がると考えた．また，脳波測定は有線で行っており，BCI においては使用者の行動を制限してしまうという問題がある．そこで，新たな BCI 脳波測定システムを考案し，その性能を明らかにした．

キーワード :脳波，SSVEP，視角，スマートグラス，Brain Computer Interface

１．序論

刺激という方法や，LED ライトなどを点滅させて視覚を身の回りの電子機器の高機能化が進み，タブレット端末

刺激するフラッシュ刺激によって誘発させる脳波のことに用いられているタッチパネルのように一般の人でも直である．点滅する光刺激と同じ周波数で脳波に現れるため，感的に使うことのできるインタフェースの開発が進めら

フーリエ変換することによって簡単に確認することがでれてきた．一方で，このようなマンマシンインタフェース

きる．そのため，事前のトレーニングがほとんど必要無く，は，筋萎縮性側索硬化症などの重度の身体障害者やディジ脳波の測定方法が非侵襲であることから誰でも容易に使タルバインドと呼ばれる高齢者などには扱うことが難し

うことのできるインタフェースとして広く研究が進めらいデバイスである場合が多い．

れている 1-2)．
パターンリバーサル刺激を用いた BCI の研究をいくつ

そこで，新たなインタフェースとして注目されているのがブレインコンピュータインタフェース(BCI：Brain

か挙げると，拡張現実による SSVEP の誘発を検証した研Computer Interface)と呼ばれる脳波を用いたインタフェ

究 1)，SSVEP を使った車椅子の制御の研究 2)などがある．

ースである．脳波とは，脳の微弱な電気活動を専用の電極

これらの研究を含めた SSVEP を用いた BCI の研究におで測定した電位信号のことである．身体的な障害を持ってける課題点として，SSVEP 誘発に使用されるパターンリいる人に限らず，誰でも脳波は常に発生しているため，障

バーサル刺激の詳しい特性が充分に明らかになっていな

害者や健常者も簡単に扱うことのできるインタフェース

いこと，有線の測定によって被験者の自由度が低下してしとして広く研究されている．

まうことなどが挙げられる．SSVEP の特性の必要性とし外部刺激により発生する脳波は事象関連電位と呼ばれ，て，SSVEP の誘発電位の大きさが BCI の判別率に影響すP300，運動想起，定常状態視覚誘発電位など様々な種類

る．BCI に使われる SSVEP の誘発電位の大きさは輝度やが存在する．中でも我々が注目したのが定常状態視覚誘発

コントラストなどの刺激の強度によって左右され，これら電位（SSVEP: Steady State Visual Evoked Potential）のパラメータの違いによって SSVEP の誘発は大きく変化を使ったインタフェースである．SSVEP とは，チェッカ

する．例えば，低頻度の刺激においてはコントラストによーパターンを用いて視覚を刺激するパターンリバーサルる影響を強くうけるが，色の違いによる影響はほとんど受-27-

大分工業高等専門学校紀要

第 52 号(平成 27 年 11 月)

けないなどの特性が明らかになっている 3)．しかし，輝度や刺激に使用するチェッカーパターンの大きさなどについての詳しい研究は行われておらず，SSVEP を使った B
CI の研究報告でもそれらのパラメータについては詳しく明記されていない場合が多い．また，SSVEP の測定は基本的に有線による脳波測定の方法が用いられる場合がほ
とんどであり，先に述べた 2 つの研究も有線による測定で
SSVEP の計測を行っている．有線での測定は信頼性の高いデータを得ることができるが，測定場所が固定されてしまうという問題点がある．そのため装置はできるだけ小規
模で，配線は全く無いという測定システムが汎用のインタ
フェースとして好ましい．

図-1 定常状態視覚誘発電位（SSVEP）

そこで，本研究では BCI に使用する SSVEP の判別率を上げることを目的として，SSVEP を誘発させる際の光

外因性誘発脳波とは，被験者に対して感覚刺激が与えられ刺激の大きさの違いによる視界依存性，及び光刺激を提示た時に受動的に脳が処理を行う際に発生する脳波である．

する画面の輝度の違いによる特性を明らかにした．また，

これには，光を見た時に発生するのが視覚誘発電位，音を実際に現実世界で使用するインタフェースを想定した４聴いたときに発生するのが聴覚誘発電位，なにかに触れたクラスの判別実験も行った．そして，被験者ごとに光刺激

り触れられたりしたときに発生する体性感覚誘発電位がの大きさと輝度の最適値を設定し，SSVEP の判別率を上ある．

げることができることを示した．更に SSVEP を使用した
BCI の問題点である有線による脳波計測を，無線での脳波

2.2

BCI

脳波はこれまで，医学での臨床応用などで利用されるこ測定に変えて BCI の自由度の改善を行った．その際，光とが主であり，てんかんなどの診断や治療で役立ってきた．

刺激の提示方法も変える必要があるためスマートグラス

一方で，脳波を信号としてコンピュータに入力することでを用いた．その結果，有線での測定よりは SSVEP の強度

ヒトと機械間の通信手段に利用しようとする研究が行わが落ちるが，判別を行うには十分の強度で誘発させることれている．脳波を使用したインタフェースということで，ができた．

これをブレインコンピュータインタフェース（BCI）と呼んでいる．問題点として健常者であっても脳波に個人差が

２．概要

あり，汎用的な BCI のシステムを作ることは難しいこと

2.1 脳波や BCI の種類によっては訓練が必要なものもあることが脳を構成する神経細胞（ニューロン）は，刺激が入力さ挙げられる．BCI の分類は，視覚や聴覚に提示される情報

れると活動電位を発生させ，他の細胞へと電気信号を伝達への注意・非注意によるもの 5)，動作イメージによる自発する．この時細胞が発する微弱な電気活動を,電極を使っ脳波の変化を利用したもの 6)，刺激の周波数に対応した誘て測定した信号が脳波である．脳波は，自発脳波と誘発脳発脳波の変化を利用したものなどがある．本研究では，刺波に分けることができる 4)．

激の周波数に対応した誘発脳波の変化を利用した BCI に

自発脳波とは，何もせずとも常に発生している脳波のこ使用される，SSVEP についての研究を行っている．SSVとである．周波数によって呼び方があり，1~3Hz をデル

EP を用いた BCI の利点としては誘発が他の脳波よりも比タ波，4~7Hz をシータ波，8~13Hz をアルファ波，14Hz

較的ロバストである点，事前訓練が必要ない点などが挙げ

以上をベータ波と呼んでいる．周波数は活動状態によってられ，簡単に入力操作を行うことができる．

変化し，一般の健常者は覚醒時の安静時や閉眼時にはアル

2.3 定常状態視覚誘発電位

ファ波が多く発生し，精神的活動すなわち注意を向けたり

誘発脳波のうち，視覚を刺激したときに誘発される電位

集中したりするときにはベータ波が増加する．また，覚醒のことを視覚誘発電位(VEP: Visual Evoked Potential)

状態から睡眠状態に入る傾眠時にはシータ波が増加し，深という．VEP の潜時は 300ms である．視覚刺激が 300m

い睡眠状態に入ると自発脳波は 50％以上をデルタ波が占めるといわれている．

s よりも短い間隔で与えられた場合，視覚誘発電位が発生している間に再び視覚誘発電位が発生し，視覚刺激と同じ次に誘発脳波とは，なんらかの外部からの刺激によって周波数で誘発される．これを定常状態視覚誘発電位(SSV

誘発される脳波のことである．誘発脳波は内因性誘発脳波EP)と呼ぶ．また，提示した視覚刺激の整数倍の周波数でと外因性誘発脳波に分けることができる．内因性誘発脳波も同様にして SSVEP の高調波が誘発される．例えば 6Hzとは，実験課題を被験者が能動的に処理を行う際に発生すで点滅する光刺激を注視した場合，図-1 に示すように基本

る脳波である．P300 や，運動想起などがこれに含まれる．

周波数の 6Hz に加え 12Hz，18Hz，24Hz という基本周波-28-大分工業高等専門学校紀要

第 52 号(平成 27 年 11 月)

数(6Hz)の整数倍の高調波も誘発される．VEP の振幅は小中心に明るい光で刺激を与えた時に反応を示す細胞を O

さいため，刺激を複数回与えそれらの脳波を加算平均しな

N 中心型受容野といい，中心に暗い光を当てた時に反応をければ確認することは難しい．しかし SSVEP ではこれが示す細胞を OFF 中心型受容野という．これらの構造的特必要無く，測定した脳波をフーリエ変換するだけで簡単に徴からフラッシュ刺激による一様な刺激は，ON 領域の反確認することができる．また，視覚刺激への集中度を高め

応と OFF 領域の反応とで打ち消し合ってしまい結果的ることで刺激に対する位相同期度及び振幅の大きさが増に反応は弱くなってしまう．パターンリバーサル刺激は加する 7)．そのため，信頼性のあるデータを得るためには

図-3 のようにこれら 2 つの領域を刺激することができる

静かな暗室などで行うことが望ましい．更に，潜時が 300

ため，フラッシュ刺激に比べ大きな反応を得ることができ

ms であることから 3.3Hz 以下の提示間隔では SSVEP はる．

誘発されない 8)．

2.5 線形判別分析

2.4 光刺激の種類

線形判別分析とはデータの分離度を最も大きくするよSSVEP を誘発させる光刺激の種類はフラッシュ刺激と，
パターンリバーサル刺激の 2 種類がある．フラッシュ刺激

うな部分空間に特徴空間を変換する方法である．以下に 2クラスの判別の原理を説明する．

は LED やカメラのフラッシュのように一瞬だけ光る光源

クラスの変動を表す行列 Si を以下のように定義する．

を用いた刺激方法である．この方法は簡単に刺激を用意す

mi はクラスの平均，x は特徴ベクトル，N は全てのデータ

ることができるためよく用いられるが，個々人だけでなく数である．

同一個体でも再現性に問題があることが分かっている

6)．

𝑁

そこで，新たに考案されたのがパターンリバーサル刺激でSi = ∑ (𝑥 − 𝑚𝑖 )(𝑥 − 𝑚𝑖 )𝑡

ある．パターンリバーサル刺激は白と黒のチェッカーパタ

(1)

𝑥∈𝑋𝑖

ーンを交互に反転させることで刺激を与える方法である．

次に式(1)からクラス内変動行列 SW とクラス間変動行列

これは，網膜に与える刺激が単一の刺激よりもコントラス

SB を式(2),(3)のように定義する．

トのある刺激のほうがニューロンを強く刺激することを利用した刺激方法である．パターンリバーサル刺激がフラ

𝑆𝑊 = ∑ ∑ (𝑥 − 𝑚𝑖 )(𝑥 − 𝑚𝑖 )𝑡

ッシュ刺激よりも優れている理由として，人間の網膜にある神経節細胞の構造が関係している 8)．
人間の神経節細胞は図-2 に示すように同心円状の受容𝑆𝐵 = ∑ 𝑛𝑖 (𝑚𝑖 − 𝑥̅ )(𝑚𝑖 − 𝑥̅ )𝑡

野をもっている．内側と外側で反応する刺激が異なり，明るい光を照射した時に興奮応答する ON 領域と暗い光を照射した時に興奮応答する OFF 領域が常に拮抗している．

OFF 領域(2)

𝑖=1,2 𝑥∈𝑋𝑖

(3)

𝑖=1,2

ni は i 番目のデータ数，𝑥̅ は特徴ベクトル全体の平均である．ここで，d 次元特徴空間を 1 次元空間へ変換する行列を A とすると変換後の SW と SB は式(4),(5)のようになる．

ON 領域

𝑡
S̃
W = 𝑨 𝑆𝑊 𝑨

(4)S̃B = 𝑨𝑡 𝑆B 𝑨

(5)

̃
線形判別の考え方はこのS̃
W をなるべく小さくし，SB をなるべく大きくするような変換行列 A を求めることにある．
クラス内変動，クラス間変動比を Js(A)とすると式(6)が得
図- 3 神経節細胞の受容野

られる．

JS (𝑨) =𝑨𝑡 𝑆B 𝑨𝑨𝑡 𝑆𝑊 𝑨

(6)

式(6)をラグランジュ未定乗数法で解くと式(7)が得られる．
−1
A ∝ 𝑆𝑊(𝑚1 − 𝑚1 )(7)

こうして求まる，A によって変換された特徴空間に識別のための判別関数を定めることで，2 つのクラスの境界を決定することができる．
図-2 パターンリバーサル刺激と受容野の関係-29-大分工業高等専門学校紀要

第 52 号(平成 27 年 11 月)

クトと呼ばれるノイズも SSVEP の誘発を妨げ，解析を困

３．実験概要本研究では，脳波測定において 2 つの測定方法を用いて難にする．例えば，眼球運動や唾を飲み込むなどの行為がいる．1 つは有線による測定方法で，信頼性の高いデータ

アーティファクトの発生要因である．測定中は，被験者にを得ることを目的として用いた．主に視角や輝度の違いにできるだけ唾を飲み込んだり身体を動かしたりしないよ

よる SSVEP の特性を調べ，4 クラスの判別分析を行う際

うに注意を促しアーティファクトを抑えた．

の学習データを得るために使用した．もう 1 つは無線によ電極の位置は国際 10-20 法 10)に従い配置した．国際 10る測定方法である．これは BCI として使用することを考-20 法とは，鼻根と後頭結節，及び左右耳介前点を計測しえ，有線による配線を無くすことで自由度を高めた．無線

それぞれの中点から Cz を求め，鼻根(Nasion)と後頭結節(Iによる測定では，電極の違いや，装置の性能の違いによっnion)の間，左右耳介前点の間を 10%，20%，20%，20%，て，有線の測定に比べデータの信頼性がわずかに低くなる．

20%，10%に分割し図-5 のように電極を配置した方法であ3.1 有線脳波測定方法

る．さらに電極数を増やした図-6 に示す拡張 10-20 法 11)

有線による脳波測定は図-4 に示すブロック図の方法でもある．有線脳波測定では，使用した電極は 2 つ，それぞ測定を行った．被験者は電極を装着し，光刺激を観察する．

れ O1，O2 に配置した．O1，O2 は視覚を司る後頭葉に位測定中は当研究室で作製したシールドルーム 9)に入り測置する．また，GND 電極と参照電極をそれぞれ電位の変定を行った．このシールドルームは暗室の役割も果たして動が少ない場所を取るため，右耳朶と左耳朶に配置した．

おり，周囲の明るさの条件を一定にし，明暗の違いが SS

電極によって得られる細胞の活動電位は非常に小さい

VEP に影響しないようしている．大きさは大人が一人入ため，この電位を 8ch 生体アンプで増幅し，増幅された信れる程度の広さで，奥行きが 2m，高さが 2m，幅が 1m

号は， NATIONAL INSTRUMENTS 社製の A/D コンバとなっている． シールドルームの前面には 0.6m 四方のータ（USB6218）を計測制御用ソフトウェアである Lab-

視覚提示用スクリーンを用意し，プロジェクターによってview で制御して，アナログ信号からデジタル信号に変換

被験者へ光刺激を提示した．シールドルーム内での表示機

し，USB 経由で測定用パソコンのハードディスクに記録

器の使用はノイズ源となる可能性があるためである．

した．

また，人間の筋肉の運動によって発生するアーティファ

図-4 有線脳波測定の流れ

図-6 拡張国際 10-20 法 11)

図-5 国際 10-20 法-30-大分工業高等専門学校紀要

3.2

第 52 号(平成 27 年 11 月)

8ch 生体アンプ

４．実験方法

今回信号を増幅するのに，Melon-Technos 社製の 8ch

本研究では大きく分けて 4 つの実験を行った．実験 1，

生体アンプを用いた．生体アンプには接続されたアクティ

2 では，SSVEP 誘発の強度を上げることが BCI の判別率

ブ電極の信号が入力される．今回は 1ch と 2ch にそれぞを向上させるためのひとつの要因であると考え，光刺激にれ O1,O2 の電極を装着した．生体アンプの出力は O1,O2

使用するパターンリバーサル刺激の視角及び輝度の変化

電極とリファレンスとの電位差であり，これが脳波としてによる SSVEP の特性を明らかにする実験を行った．実験

データに記録される．また，生体アンプは増幅率，時定数，0.35m

ローパスフィルタを設定することができ，それぞれ 2000
倍，0.16s，100Hz に設定し測定を行った．
3.3 無線脳波測定方法
無線による脳波測定は Emotiv Epoc(Emotiv 社製)で行った．無線通信インタフェースによって PC へ測定データの送信を行っている．Emotiv に使用される電極は測定を行う電極 14 個，基準電極に使用される OMS，DRL と呼0.35m

ばれる電極 2 個の計 16 個であり，図-6 の赤丸で示した電極を測定に用いる 11)．これらは，国際 10-20 法を多チャンネルに対応させた拡張 10-20 法に基づいて配置されている．装着時は有線での測定のように電極と頭皮の間に導電性のジェルを塗布する必要がなく，生理食塩水で湿らせたコットンを使用する．そのため，被験者の不快感を抑えることができる．Emotiv によるサンプリングレートは 1
図- 8 チェッカーパターン

28Hz で，50Hz と 60Hz のノッチフィルタを持っているため，有効な帯域幅は 0.2 から 45Hz となっている．

3 では，実際に使用することを想定したインタフェースを

光刺激の提示媒体にはスマートグラスの moverio(BT-2

用いて，実験 1，2 の結果から最適な条件で光刺激を提示

00,EPSON 製)を用いた．moverio は，レンズに映像を投したときの判別率の比較を行った．実験 4 では，有線によ影することで現実の風景と映像を重ねあわせることがでる測定の問題点である使用者の自由度の低下を改善する

きる AR デバイスである．そのため，周囲の状況を把握しための測定システムを考案し，実際に SSVEP を測定及びながら BCI の操作を行うことが可能である．光刺激は有判別を行った．

線の測定で使用した光刺激を動画にしたものを moverio
で再生した．動画はスクリーン上を撮影し動画にするソフ

4.1 実験 1

ト amarecco12)を使用し作成した．また，moverio は mp4

パターンリバーサル刺激に使用するチェッカーパターの動画ファイルしか再生することができないため，撮影しンの最適な格子サイズを明らかにすることを目的として，た動画ファイルの変換を行った．無線脳波測定の様子を図

格子サイズを変化させ脳波測定を行った．格子サイズの大-7 に示す．有線による測定に比べ簡易になり，配線によるきさは視角を基準に設定した．視角の算出には式(8)を用行動の阻害が無いため自由に移動することができる．

いた．被験者から提示刺激までの距離が D[m]，チェッカ
ーパターンの１マスの大きさが S[m]，v[分]が視角である．

無線脳波測定装置v = 2tan−1

𝑆
× 60 [分]2𝐷

スマートグラス
図-9 光刺激のブロックダイアグラム

図-7 無線脳波測定の様子(LabVIEW)
-31-

(8)

大分工業高等専門学校紀要

第 52 号(平成 27 年 11 月)

提示刺激は v を 6 分から 486 分の間で変化させる．使用

本周波数である 14Hz±0.5Hz と第二高調波である 28Hz±

した格子サイズは 11 種類で 6 分,12 分,20 分,24 分,42 分,

0.5 の範囲で最も大きい値を用いた．ノイズは SSVEP が54 分, 78 分,88 分,120 分, 252 分,486 分の大きさを用意誘発される周波数とその高調波が現れる周波数の±1Hz のした．光刺激の大きさは，0.35m×0.35m である．実際に範囲及び FFT 時の直流成分と交流電源の 60Hz を除いた

使用したチェッカーパターンを図-8 に示す．これらの刺激値を加算平均したものを使用した．FFT のサンプリング

を 14Hz で点滅させ，10 秒間隔で v を 486 分から 6 分へ

周波数は 1024Hz,点数は 8193 点である． 15 人のうち 2

連続的に変化させるプログラムを LabVIEW で作成した．

人のグラフを図-10 と図-11 に示す．縦軸が SSVEP の SN

ブロックダイアグラムを図-9 に示す．周波数は自由に変更

比，横軸が視角となっている．また，チェッカーパターン

することができ，点滅させる画像も任意に設定することがの格子サイズを視角 486 分から 6 分へ減らした時が ‘☓’可能である．また，疲労による影響で後半の刺激に対する印のグラフ，6 分から 486 分へ増やした時が‘＋’印のグラ反応が鈍くなると考え，v を 6 分から 486 分へ変化させた

フである．全員のデータをグラフにした結果，被験者によ場合の測定も行った．更に，測定と測定の間には 1 分間のってピークを持つ場所が異なり視角 24 分から 88 分の間

ブレイクタイムを設けることで，長時間の測定でも被験者でピークをもつ被験者が 11 人と多くを占めていた．また，に負担がかからないようにした． 測定は 1 人の被験者に

2 つの折れ線に違いが少ないことから疲労による影響は

3 回試行した．協力していただいた被験者は，健常な 20

ほとんど無かった．また，図-11 の被験者 B の視角 24 分

代の男性 14 人，
健常な 20 代の女性 1 人の計 15 人である．

と 88 分のときの FFT 後の波形を図-12 に示す．14Hz のパワースペクトルを見ると，視角が変わるだけで大きく値

4.1.1 実験結果が変化しているということが分かった．次に，全員分の S

視角を変化させたときの SSVEP の強度の SN 比を算出

SVEP の強度を視角ごとに平均したグラフを図-13 に示す．

しグラフ化した．SN 比に使用した SSVEP の強度は，11

このグラフからも視角 24 分から 88 分の間でピークを持

0 秒の長さのデータを 10 秒間隔で FFT を行った際の，基っており，この値で最適値となる被験者が多いことがわか

図-10 SSVEP の視角依存性(被験者 A)

図-11 SSVEP の視角依存性(被験者 B)

図-12 被験者 B による視角の違いによる SSVEP の比較-32-

大分工業高等専門学校紀要

第 52 号(平成 27 年 11 月)

った．

と同じ 15 名である．

4.1.2 考察4.2.1 実験結果

視覚を変化させて SSVEP の強度を調べた結果，中視角輝度を変化させたときの被験者 A の SSVEP の強度のデ側(24 分から 88 分の間)で SSVEP を強く誘発している被ータを図-14 に示す．また，SSVEP の強度を平均し，も験者が最も多いという傾向が見られた．この理由として低っとも強い反応を示した輝度を被験者ごとに調べた．グラ

視覚側では格子サイズが小さすぎると刺激が弱くなりそフからは輝度の違いによって大きな傾向は見られないが，の結果 SSVEP の誘発も弱くなったということが考えられ平均をとると 75lx の時の輝度で強い反応を示している被る．また，高視角側では格子サイズが大きくなるため，受験者が多いという結果が得られた．

容野を一様に刺激するフラッシュ刺激に近い刺激となる．

4.2.2 考察

その結果，SSVEP の誘発が弱くなったことが考えられる．

輝度を変化させる実験を行った結果，輝度 75lx の時にこれらが，中視角側で最も強い SSVEP を誘発する被験者

最も SSVEP が強く誘発した.75lx というのは実験に用いが多かった理由であると考えている．

た輝度の中で最も小さい値であった．これは，おそらく周4.2 実験 2

囲の明るさや提示刺激との距離，画面の大きさなどが影響

視角を変化させた時の SSVEP の測定と平行して，提示していると考えられる．脳波の測定は暗室内で行われてお刺激の輝度の変化による特性を調べた．使用した輝度は，り，内部は外部からの光をほとんど遮断している．そのた

プロジェクターの最大輝度の 80%，50%，20%である．輝

め画面は見やすく，輝度を上げる必要がなかった．また，度の値については，照度計を用いて測定した．それぞれ 8

提示刺激から被験者までの距離は 1.2m であり，更に画面0%(235lx)，50%(119lx)，20%(75lx)である．視角はそれは 0.6m×0.6m の大画面であったため，やはり輝度を上げ

ぞれの輝度で 486 分から 6 分へ変化させた．また，実験 3.

る必要が無い環境であった．このように輝度が必要ない環

1 と同様に v を 6 分から 486 分へ変化させた場合の測定も境では，輝度を上げても良い SSVEP を得ることはできず，行い，疲労によって SSVEP に影響が無いかを確認した．

見やすい範囲で輝度を低く設定した方が強い SSVEP を誘

輝度 50%のときが実験 3.1 に相当する．被験者は実験 1

発させることができることが分かった．また，屋外での使用を目的とした SSVEP の特性も得る必要があるため，屋外での実験も行う必要がある．
4.3 実験 3
SSVEP の特性を調べる実験から得たデータを元に BCIを使い比較検証を行った．使用した BCI は実際に生活の中で使用することを想定して作成した．実際に使用したインタフェースを図-15 に示す．画面上に，点滅する光刺激を四隅に 4 つ配置した．提示する刺激の大きさは 0.09m
四方の正方形，互いに 0.29m の間隔を開けて配置した．
光刺激にはチェッカーパターンの格子サイズ及び輝度を最適値に設定した場合と,白と黒の単一模様を反転させたフラッシュ刺激の場合を用いた．使用した周波数は関連研

図-13 SSVEP の視角依存性(全被験者の平均)究を参考にした 13)．その周波数特性を図-16 に示す．縦軸が SSVEP の平均電力を Z 検定により評価した値である．
5.6Hz～15.3Hz の間で強く SSVEP が誘発されるという結果から，10Hz ,11Hz ,13Hz ,15Hz の 4 つの周波数を用いた．インタフェースの使用方法は，いずれかの周波数で点滅する光刺激を注視する．その際光刺激と同じ周波数の SSVEP が誘発されるため，そのときの SSVEP を判別
分析によってどの周波数に属するか判別を行った．この実
験には，視角の特性として v が 24 分から 88 分でピークを持つ被験者の中から健常な 20 代の男性 2 人，健常な 2
0 代の女性 1 人の計 3 人に協力していただいた．

図-14 輝度を変化させたときのSSVEP 視角依存性(被験者 A)-33-

大分工業高等専門学校紀要

第 52 号(平成 27 年 11 月)

また，判別分析には LDA を用いた 14)．特徴量は点滅周
波数の 10Hz，11Hz，13Hz，15Hz に加えて，それぞれの周波数の第 2 高調波である 20Hz，22Hz，26Hz，30Hzの合計 8 つを用いた．また，脳波測定データは被験者への負担を考慮しなければならないため多くは得ることができない．そのため，少ない学習データでも判別の性能を下げないために交差確認法 15)を用いた．交差確認法とは，n個のデータを k 個に分割し，分割したうちの１つを評価用
データ，残りを学習データとして使い判別率を出す．これをすべてのデータに対して行い，各判別率の平均を学習データに対する評価とする方法である．これにより見かけ上，元データの n-1 倍の件数の学習データを用いたことになり，少ない測定データでも正確な判別率を出すことができる．この実験では最も精度の高い，分割の要素数を１にする 1 つ抜き法により判別率を出した．
図-15 ４クラス BCI の提示
測定はそれぞれの周波数につき 20 回，
計 80 回行った．

4.3.1 実験結果
インタフェースを用いて脳波測定を行い，判別分析を行

注視時間は 10 秒，疲労による影響を抑えるために周波数った結果を図-16 に示す．被験者ごとに判別率を出し，棒を変える度にブレイクタイムを１分間入れた．これをチェグラフにした．左の棒グラフが輝度を 119lx，光刺激にフッカーパターンの場合とフラッシュ刺激の場合で行ったラッシュ刺激を用いた場合の判別率，右の棒グラフが最適

ため 1 人の被験者につき 160 回の測定を行った．

な輝度と格子サイズに設定した時の判別率である．被験者

図-16 周波数による SSVEP 特性 13)

図-17 ４クラス BCI の被験者ごとの判別率-34-

図-18 スマートグラスを用いた
SSVEP 測定の判別率

大分工業高等専門学校紀要

第 52 号(平成 27 年 11 月)

ごとの，最適な視角は 24 分(被験者 B),42 分(被験者 C),78

として使用するには最低 3,4 クラスのインタフェースが必分(被験者 D)，最適な輝度は 235lx(被験者 B)，75lx(被験要になり，視界を遮らないためにも 1 つ 1 つの刺激を小さ者 C)，235lx(被験者 D)であった．このグラフから，全てくしなければならない．そのため，小さい光刺激でも SSの被験者で最適値に設定した時に判別率が上がることがVEP を出す方法，または解析の方法を工夫し SSVEP の分かった．

誘発が小さくても判別率が高くなるように検討する必要

4.3.2 考察がある．

実際に BCI を用いて脳波測定を行った結果，視角を最適値に設定することで全ての被験者で判別率が上がった．

５．結論

これは，視角の違いによる SSVEP の強さが大きく関係し本研究では，視角と輝度の違いによる SSVEP の特性をていると考えられる．図-13 にも示したように，視角が変明らかにする実験，無線脳波測定装置による SSVEP の測化するだけで SSVEP の値は 10 倍近くの差が出ることが定を行った．実験の結果，以下のようなことが明らかにし明らかになっている．このことから視角及び輝度の最適値

た．

を設定することで，SSVEP をより強く誘発させることが(1) . 視角 24 分から 88 分の間で SSVEP が最大になる傾でき，それによって SSVEP の判別率を上げることができ向をもつ被験者が 11 人と最も多かった(2) . 75lx の時に SSVEP の強度が最も高くなる傾向の被たと考えられる．
4.4 実験 4

験者が 10 人と最も多かった

有線脳波測定装置による問題点を解決する方法として，(3) . 視角及び輝度を最適値に設定し SSVEP の判別を行

無線脳波測定装置 Emotiv Epoc による測定方法を使い S

うと全ての被験者で判別率を上げることができ，最SVEP の測定を行った．SSVEP の測定方法としては，ス

大で 12%改善した

マートグラスとして使用した moverio に 2 種類の異なる(4) . 無線での SSVEP の測定は有線に比べると SSVEP 強

周波数で点滅する光刺激を投影し，どちらかの刺激を注視

度が下がるが問題無く誘発させることができ，2 クラすることで SSVEP を誘発させる．使用した周波数は左がスでの動作ごとの判別では安静時の提示領域が最大10Hz，右が 14Hz である．また光刺激の提示領域はなるの時で 92.5%の判別率を得た

べく小さい方が好ましいため，提示領域の面積を変化させ(1)，(2)では視角及び輝度の変化による特性が明らかにて測定を行った．提示領域の面積は 3.2cm2，7.1cm2，16.

なった．更にこれらの結果から本研究の目的の 1 つである，

8cm2 の 3 種類を用意した．測定秒数は 1 回の測定につき提示刺激の最適な条件を設定し SSVEP の判別率を向上さ

15 秒，これを安静時，歩行時，会話時に分けてそれぞれ 1せることができるか確かめるために，4 クラスでの SSVE

0 回行った．更に，O1，O2 のデータを学習データとして

P 測定を行った．その結果(3)のように判別率を改善するこ

線形判別を行い，それぞれの動作で判別率を比較した．学とができた．また，有線脳波測定で問題点となる自由度の

習データの数は O1，O2 で 40 個使用し，交差確認法を用低下を改善するために無線脳波測定装置での SSVEP の測

い 1 つ抜き法で判別率を出した．

定を行った．その結果，2 クラスの判別ができることを示

4.4.1 実験結果

した．

SSVEP の測定を行った結果，強度は有線の測定に比べ本研究の実験結果から，SSVEP を用いた BCI では，有小さくなるが問題なく判別を行うことができた Emotiv

線および無線脳波測定装置を用いた測定システムでの使Epoc と moverio による測定の判別結果を図-18 に示す．S

用方法を構築した．更に，提示する光刺激の条件を個人にSVEP 動作の中では安静時の測定が最も高い判別率を出よって最適値に設定することで，判別率を向上することがし，提示領域が最大の時 92.5%であった．サイズが小さくできることを明らかした．

なるにつれ判別率は低下し，提示領域最小の時 67.5%であった．また動作においては，安静時が最も高い判別率を記録し，会話，歩行時には判別率が低下した．

謝辞：本研究の機会を与えていただいた専攻科長 薬師寺

4.4.2 考察

輝敏先生，情報工学科 学科長の岡 茂八郎先生をはじめ諸無線脳波測定装置での測定では，光刺激の提示領域が小先生方に感謝いたします．また，脳波測定方法などを一緒さくなるにつれ判別率が下がり，会話および歩行時にも判に構築した平岡 基様，板井亮介様，萩原亮太様，三浦晴別率が下がった．これらの理由として，提示領域が小さく成様に感謝いたします．同じ研究室のメンバーとして被験なることで刺激の強さが下がったこと，動作や顔の筋肉の者を快く引き受けていただいた平井悠規様，後藤達哉様，

動きによって脳波測定用電極の接触が影響を受けたこと

長生まゆみ様，藤原康雅様，山本耀悟様，中根丈司様，堀が考えられる．また，光刺激の提示にスマートグラスを用将道様，牧 和弥様およびクラスメイトの皆様に感謝いた

いた場合の問題点として，刺激を提示できる領域が狭いこします．

とが挙げられる．現在は 2 クラスで行っているが，BCI-35-

大分工業高等専門学校紀要

第 52 号(平成 27 年 11 月)

7) 吉村奈津江，「非直視型視覚刺激による transient 型 V

参考文献
1) 鎌谷

祐貴，中内 茂樹，北崎EP を用いた脳波入力インターフェースの研究」電気通充晃「AR-SSVEP の基礎検討：実写画像のコントラスト変調による定常視

信大学大学院電気通信学研究科

覚誘発電位」, TVRSJ, vol.18, No.1, pp.55-62, 2013.

009.

2) S. M. T. Müller, W. C. Celeste, T. F. Bastos-Filho,8) 飛松

M. Sarcinelli-Filho,” Brain-computer Interface B
ased on Visual Evoked Potentials to Command A

文，201310) 脳波測定マニュアル〈http://eeg.cloudcomputing-nav

2010.

i.com/〉(2015/1/16 アクセス)

広志，「脳マシンインタフェースのための信号処理」，東京農工大学大学院工学府電気情報工学専攻，211) Emotiv wiki〈http://emotiv.wikia.com/wiki/Emotiv_
EPOC〉(2015/1/9 アクセス)012.
4) 脳科学の世界〈http://brainsc.com/eeg/〉(2014/9/1 アクセ

12) アマレコ TV 公式ホームページ〈http://www.amarec
tv.com/〉(2015/2/14 アクセス)ス)
隆「視知覚と視覚誘発電位」北海道大學教育學

13) Bakardjian Hovagim,”Optimization of steady-state visual responses for robust brain-computer inte

部紀要,1992
5)

rface”東京農工大学学術リポジトリ，2011.

継岡 恭子 , 高橋 弘武 , 吉川 大弘 , 古橋 武，
14)「文章入力速度向上を目的としたP300 spellerに対する入力文字予測システムの実装とその検討」Journal of

弘武，吉川雅弘「フリーソフトでつくる音声認識システム」，森北出版，2007-2012.
p/stats/discriminant-analysis.html〉(2015/1/16 アクmatics 24(1), 553-559, 2012.
中村 翔太郎，高橋

荒木15) mathworks-判別分析〈http://jp.mathworks.com/hel

Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Infor
6)

亮佑「SSVEP 検出を目的とした低雑音測定環境の検討」大分工業高等専門学校制御情報工学科卒業論

al and Biological Engineering, 30(6), pp.407-415,

4) 諸冨

省三「誘発電位解釈のポイント」九州大学大学

院医学研究院脳研臨床神経生理，2006.
9) 板井

utonomous Robotic Wheelchair” Journal of Medic

3) 東

博士学位申請論文，2

大弘，古橋

武「脳

セス)

波を用いた手足の運動想起判別における準備電位の傾きを用いた特徴抽出法に関する検討」名古屋大学，20
10.

-36-

(2015.9.30受付)