立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第26号) 2017

高時間分解能な脳情報デコーディングのためのグラフ多次元配列信号処理の構築
Graph multilinear signal processing for brain decoding with high time- resolution
2151030

研究代表者

豊橋技術科学大学

助教

東広志

間の軸に対して時間的な相関構造を仮定する。

[研 究 の 目 的]

例えば，電極間の 3 次元座標を計測して，それ脳活動の計測は，認知科学，病気診断，ブレらの相対距離をグラフで表したものが，図 1 でインコンピュータインターフェイス (BCI) のある。これらの構造をグラフとして表現すると，分野に大きく貢献している。得られた科学的なあるチャンネル・ある時間に観測される脳波信知見，および工学的な応用への可能性は，感号は，グラフ上の信号として表すことができる。

性・直感・認知・意思などの脳の特性に準じたこのようなグラフ信号を処理するために，部次世代情報技術の礎になると期待される。本課

分空間制約を用いた信号処理手法を提案した。

題は，これらの技術を支える脳情報デコーディ

部分空間制約は，抽出したい特徴成分や設計しングにおいて，新しい枠組みを提案する。特に，たいフィルタが，ある特定の空間内に存在する脳波の高い時間分解能に着目し，処理に対してことを制約する。ここで，ある特定の空間を，様々な事前情報を組み込むことで，脳波から得グラフから求めることで，グラフ構造を特徴抽られる情報を飛躍的に増加させる。これにより，出やフィルタ設計の過程に組み込むことが可能

これまで，脳波の低 SN 比が障壁となっていた，である。このように求めたい対象をある空間に認知状態の遷移や BCI など，高時間分解能な制限する方法は，機械学習の分野では，正規化解析が必須である分野で有効な信号処理を開発と呼ばれる。しかし，一般に用いられるノルムする。

正規化と比べて，本研究で提案した部分空間制
約は次の特徴を持つ：1 ) グラフで表される信号構造を処理に組み込むことができる，2 ) 多[研究の内容，成果]

次元配列に対して容易に適応可能である，3 )1．グラフ多次元配列信号処理
本研究は，構造を持つ多次元配列として観測される脳波信号を効率的に処理するための新しい信号処理の枠組みである「グラフ多次元配列信号処理」の開発を目標とした。具体的には，チャンネル×時間の行列として観測される脳波に対して，チャンネルの軸に対して空間的な構造 (チャンネル電極間の距離情報など) を，時

図1

― 1 ―

電極の 3 次元座標とその相対距離から求めたグラフ

立石科学技術振興財団

配置の幾何的な構造に着目した。神経科学においては，頭皮上の電極に観測される電位 (頭皮上脳波) は，数千のニューロンの電気的な活動の総和であると考えられている。この知見より，「隣接する脳波電極は同じニューロンの電気活動を観測する可能性が高い，すなわち，相関の図2

部分空間制約の概要。グラフから求まるグラフフーリエ基底を部分空間とする。

高い信号を観測する」と仮定できる。つまり，電極配置という幾何的な構造を，そのままグラフとして使用できると考えた。この電極配置グラフを用いて次の成果を得た。まず，運動想像

図3

時の脳波識別 (どの部位 (例えば，右手か左グラフフーリエ基底の例．

手) の運動を想像しているかを脳波から識別す正規化係数を決める必要がない。この枠組みは，る) における特徴抽出において，少ないサンプ正規化項を追加するようなパラメータ制約と異ルで識別器を学習しても，高い識別精度を達成なり，前処理として，部分空間に射影することできること示した。これによって，BCI の精度，で，様々な制約を実現できる (図 2)。射影後及び BCI を設計する際の学習効率を高めるこの信号に対しては，特別な処理は必要とせず，とができる (業績 [10])。

一般的な信号処理手法を用いることができるた

同様に，定常的視覚誘発電位を用いた BCIめ，非常に容易に実装することができる (詳しにおいても，電極配置グラフの有効性が示され

くは解説記事 (業績 [4]) を参照)。

た。定常的視覚誘発電位は点滅刺激注視時に発グラフから部分空間を求めるためには，グラ生する脳波成分である。誘発される電位は点滅フからグラフラプラシアン行列を計算する。グ周波数と同じ周波数成分を持つ。そのため，複

ラフラプラシアン行列の固有値分解には以下の数の点滅刺激を提示し，周波数成分の増幅を検特徴がある：小さい固有値に対応する固有ベク波することで，どの刺激に注意を向けているかトルはグラフ上でなめらかに振動；大きい固有を判別することができる。この 特徴抽出にお値に対応する固有ベクトルは激しく振動する。

いては正準相関分析がよく用いられるが，短時

図 3 に小さい固有値に対応する固有ベクトルを間で観測された信号を用いて識別しようとする示す。フーリエ基底のようになめらかな成分をと，一種の過学習の状態に陥り，大きく抽出精観測することができる。この特徴から，これら度が低下することが問題であった。過学習は学の固有ベクトルはグラフフーリエ基底と呼ばれ習サンプル数に比べてパラメータ空間が広大でる。このなめらかな基底が張る部分空間を用いあることで発生する。そこで，グラフ多次元配ることで，グラフ構造を信号に埋め込むことが列信号処理によってパラメータ空間を制約し，できる。

正準相関分析を行った。これによって，BCI の応答速度を 1.5 倍程度改善できることを示した(業績 [6][7])。

2．BCI 識別による性能評価

事象関連電位を用いた BCI における評価で提案するグラフ多次元配列信号処理の性能を，
3 つの BCI (運動野活動を用いたもの，定常的は，実験対象者以外の被験者から観測された脳視覚誘発電位を用いたもの，事象関連電位を用波を用いてグラフ設計を行った。ここで，着目いたもの) を用いて評価を行った。

するのは，脳の機能的接続性である。機能的接まず，運動野活動を用いた BCI では，電極続性は脳活動の同期を表している。例えば，運― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

図4

空間領域と時間領域における機能的接続性を表す近接行列

動想像時には運動野と感覚運動野が同期する。
機能的接続性は信号の機能的な構造を表していると言える。これをグラフとして使用できると[成果の発表，論文など][1]

H. Higashi, T. Minami, and S. Nakauchi, “Variationin event-related potentials by state transitions,”

考えた。また，他の被験者から求めた機能的接Frontiers in Human Neuroscience, vol. 11, p. 75 (11続性を流用することも，本研究の特筆すべき点である。図 4 に空間領域と時間領域における機pages), 2017.
[2]

H. Higashi,, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and Y.
Tanaka, “Smoothing of xDAWN spatial filters for

能的接続性を示す。この機能的グラフを用いた

robust extraction of event-related potentials,” in

信号処理を P300-speller BCI (ランダムに現れProceedings of The 2016 Asia-Pacific Signal andる文字刺激を利用して，文字入力を行う BCI)

Information Processing Association Annual Summitに適用して，識別精度の向上を示した (業績and Conference (APSIPA ASC 2016), pp. 1-5, 2016.

[5][8])。

[3]

東広志，“チャンネル間の連結度を利用した脳波
アーチファクト除去，”電子情報通信学会第 31 回信号処理シンポジウム，pp. 103-104, 2016 年.

[4] 東広志，田中聡久，“信号構造を利用する脳波処[今後の研究の方向，課題]

理，”計測と制御，vol. 55, no. 11, pp. 960-965, 2016.

本研究では，新しい脳波処理の枠組みとして，[5]

H. Higashi, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and Y.

Tanaka, “Multilinear discriminant analysis with

グラフ多次元配列信号処理を提案し，複数のsubspace constraints for single-trial classification of

BCI においてその性能を評価した。この手法はevent-related potentials,” IEEE Journal of Selected
Topics in Signal Processing, vol. 10, no. 7, pp. 1295-「どのような処理を行いたいか」によってグラ1305, 2016.

フを変更することができる。言い換えると，グ[6] S. Ryu, H. Higashi, T. Tanaka, S. Nakauchi, and T.

ラフの設計によって様々な情報を信号に組み込

Minami “Spatial smoothing of canonical correlation
analysis for steady state evoked potential based

むことができる。したがって，グラフ設計方法

brain computer interfaces,” in Proceedings of 38th

として他の計測機器の信号 (例えば，脳波に時Annual International Conference of the IEEE

間分解能の面に劣る fMRI や fNIRS など) から，Engineering in Medicine and Biology Society

グラフを設計する方法が考えられる。このよう(EMBC 2016), pp. 1516-1519, 2016.

なマルチモーダル計測を効率的に処理する方法[7]

龍進吾，東広志，中内茂樹，南哲人，“電極配置
情報を利用した正準相関分析による定常状態視覚誘としてグラフ多次元配列信号処理の発展が期待

発電位の識別，”第 39 回日本神経科学大会，神奈川，出来る。

2016 年．

また，今回は BCI によって性能評価を行ったが，認知タスクにおける脳波解析にも今後は応用したい。

[8]

H. Higashi, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and Y.

Tanaka, “Subspace-constrained multilinear discriminant analysis for ERP-based brain computerinterface classification,” in Proceedings of The 2015

― 3 ―

立石科学技術振興財団

Asia-Pacific Signal and Information Processing

よる単一試行事象関連電位の識別，”電子情報通信Association

学会第 30 回信号処理シンポジウム，pp. 396-397,

AnnualSummitandConference(APSIPA ASC 2015), pp. 934-940, Hong Kong,China, Dec. 2015.
[9]

福島，2015 年．
[10] 東広志，田中聡久，田中雄一，“グラフスペクト東広志，Tomasz M. Rutkowski, 田中聡久，田中雄一，“部分空間制約を用いた多次元線形判別法に― 4 ―ルを用いた制約付き脳波処理，”第 54 回生体医工学会，名古屋，2015 年．