論文

脳波計測実験のための簡易で安価な環境構築
毛利元昭 （愛知大学経営学部）

要旨
脳波をはじめとする脳内情報の利活用の研究には，大きな期待が寄せられている。しかし，研究用途の脳波計は高額であり，実験と解析において一般的に用いられるソフトウェアも高額である。そこで本報告では，近年市販されるようになった簡易脳波計と，無償で利用可能なソフ
トウェアを利用して，脳波計測実験のための簡易で安価な環境構築を行った例を示す。実際に脳波計測を行った実験においては，被験者への指示や刺激の提示を簡便に行うことができ，α波の確認ができた。一方で，本格的な研究利用に関しては，脳波計あるいは実験内容に課題が残る結果となった。

キーワード：脳波，インターフェース，計測装置，提示装置，定常的聴覚刺激

1．はじめにルツハイマー病をはじめとする脳機能障
害の早期発見や，精神疲労や躁鬱状態の脳内情報処理は感覚・意思決定・運動

深刻度や種類の推定など，医療分野での命 令 な ど， 人 の 様 々 な 活 動 の 根 源 で あ研 究 が 進 め ら れ て い る。 ま た， リ ラ クる。近年は脳内情報を利用したインター

ゼーションやコミュニケーション用のフ ェ ー ス（Brain Computer Interface;

ツール，車などを遠隔操作するためのイ

BCI）が大いに着目されている 1），2）。BCI

ンターフェースなどのように，娯楽産業が持つ最大の利点は，入力に実際の運動や交通システムの分野においても研究がを必要としないこと，つまり，筋萎縮性進められている。

側索硬化症（ALS）の患者のような運動

このように様々な利用・応用が考えらを行えない重度肢体不自由者でも，脳内れる脳波の研究には，実験と計測と解析

情報処理に問題がなければ使用できるこが付随する。実験と計測においては，被とである。また，脳波は非侵襲の（身体験者の頭部に脳波計の電極等を密着させを傷つけない）装置で計測できる点も，た状態で，脳波計と PC を有線あるいはその実現において大きな利点である。

無線で接続し，計測を続ける中で様々な脳波の利用には他にも様々な展開が期
3）

待されている 。例えば，てんかんやア
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実験タスクを被験者にこなしてもらうこととなる。実験タスクとは，視覚や聴覚－ 49 －

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など各種の感覚器官あるいは精神への刺激 を 被 験 者 に 受 け て も ら う こ と， ま たは，実験者が指示した特定の行為を被験者に行ってもらうこと，あるいはその両方である。
こ こ で， 脳 波 の 計 測 に 用 い ら れ る 研
究 用 の 脳 波 計 は， ほ と ん ど の 場 合 数 百～ 数 千 万 円 と 高 額 で あ る。 ま た， 刺 激
図1や指示を提示するためのプログラムは，

Emotiv EPOC

MathWorks 社の数値解析ソフトウェア
MATLAB 4） 上で動くものがほとんどであり，これも研究用は本体のみで 1 ライ
センス 7 万 5 千円，保守更新が年間 1 万 5千円と，手を出しにくい。
そこで今回は，脳波計測実験のための環境を安価に構築した例と，行った実験
および結果について報告する。
2．実験環境構築のための要素
簡易脳波計：Emotiv EPOC 5）

図2

コンピュータ技術，無線技術，バッテ

タクトレンズの洗浄液を染み込ませたリー技術などの進歩により，数年前からフェルトを通して頭皮と接触するタイプ

脳波を計測できる装置が市販され始めである。また，頭部への電極配置の規格た。今回，筆者が利用したのは，Emotiv

で あ る 国 際 10-20 法（ 図 2） と は 若 干 位

EPOC である。Emotiv EPOC は，オース

置が異なるものの，数は 14 個と比較的多トラリアの Emotiv Systems 社が開発しく頭部を広くカバーしている。計測速度

た，図 1 に示すようなヘッドセット型のは 128Hz，実効の周波数帯域は 0.2Hz ～脳波計である。内臓の充電式バッテリー

43Hz とされており，θ波とα波，β波ので駆動し，専用の USB ドングルで PC と一部（表 1）をカバーしている。

2.1

無線接続する。電極は導電体としてコン
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Emotiv EPOC は無線のヘッドセット－ 50 －

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表1

周波数による脳波の分類

脳波

周波数
〔Hz〕

現れやすい心理状態

θ波

4～6

睡眠，瞑想

α波

8～13

安静，集中

β波

14～

緊張，興奮，複雑な思考型であるため，装着が容易である。また，
図 3 Emotiv TestBench。
左上には電極配置図が描かれている

洗浄液を十分に染み込ませたフェルトであれば，導電状態が良好になるまでの時間が比較的短く，装着作業を含めて 15 分
か ら 20 分 程 度 で 利 用 で き る よ う に な る

すれば，そのタイミングを脳波データとことが多い。もちろん，髪の量が多い場

突き合わせることが容易となる。

合には，フェルトが頭皮に触れにくいこ

なお，販売価格は研究用のものでも生とに加え，髪が液を吸ってしまうため，

データ取得ソフトウェアのライセンスや髪の掻き分けや液の補充などで多少時間

標準アクセサリを含めて 699 ドルと，比がかかる。しかし，それは他の脳波計で較的入手しやすい。現在は，計測速度をも同様であり，Emotiv EPOC が専用の256Hz ま で 上 昇 さ せ た Emotiv EPOC+

ペーストやジェルでなく，被験者の不快も発売されているが，筆者は未入手であ感が少ないコンタクトレンズの洗浄液をる。

利用する点で，より装着の敷居が低いと
2.2

言える。

被 験 者 へ の 提 示 用 プ ロ グ ラ ム の 開
発言語：Python

研究用のヘッドセットには生デー
タ 取 得 の た め の ソ フ ト ウ ェ ア Emotiv
TestBench（図 3）も用意されている。こ

被験者に与える刺激や指示の提示におのソフトウェアは，各電極の導電状態と

い て は， 後 述 す る 数 値 解 析 ソ フ ト ウ ェ

計測した脳波のリアルタイム表示および

ア MATLAB であれば，無償配布されて

保 存 が で き る ほ か，PC の シ リ ア ル ポ ーいる心理学・脳波計測の実験用のツール

トへ入力された値も同時に表示・保存で集 Psychophysics Toolbox

きる。つまり，提示された刺激や指示のきた。現在の筆者は MATLAB のライセ

種 類 の 情 報 を， 提 示 と 同 時 に シ リ ア ル

ン ス を 購 入・ 保 持 し て い る が， 筆 者 がポートへ出力するように提示装置を設計

実験環境の大筋を構築したのは購入前

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6）

を利用で

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で あ る。 ま た， 今 回 の 報 告 は 環 境 を 安価に構築した例を示すものであるため，
MATLAB の利用を前提としない。

である。
な お，Python に は 2 系 と 3 系 の 2 つ のバージョンが存在する。新しいバージョ

現在，プログラミング言語は数多く提ンの方が良いと思われがちであるが，3案されている。今回，被験者に与える刺系の環境では 2 系の文法で書かれたプロ

激や指示を提示するソフトウェアの開グラムがそのままでは動かない場合があ

発には，Python を利用することとした。

り，未だに移行が敬遠されている。筆者

Python は 実 行 環 境 を 無 償 で 利 用 で き るが Python の 勉 強 を 2 系 で 行 っ た こ と にが，多くのプログラム開発者の好意によ加 え， 初 心 者 向 き の Python（x, y） もり，様々なライブラリが無償で提供されバージョン 2.7 に基づいているため，本ている。例えば，PC の画面上に図形やボ研究における提示用ソフトウェアはバータンなどを表示・配置する Tkinter，画像

ジョン 2.7 の環境での動作を前提に開発

入出力の PIL，音声入出力の pyaudio，シを行った。本学の名古屋校舎で学生が利リアルポート入出力の pyserial などがあ用できる PC にインストールされているる。つまり，今回想定している視覚的・Python も 2 系である。

聴覚的な刺激や指示の提示，そしてシリアルポートを利用した提示情報の記録の2.3数
 値解析ソフトウェア：
GNU Octave

ための機能を作成しやすい。
た だ し，Python の 公 式 サ イ ト か ら 入
手できるインストーラでは，ライブラリ

Python の ラ イ ブ ラ リ に は 数 学 の 関 数のほとんどがインストールされない。別や行列演算なども用意されているため，

途，「easy_install」や「pip」などのコマ

Python は 科 学 計 算 に も 向 い て い る。 前

ンドを利用してインストールする必要が述の Python（x, y）や Anaconda は，実あり，初心者には敷居が高いのが事実では科学計算用のパッケージである。しかある。そのような場合，Windows 環境でし，脳波データの解析においては多くの

7）

研究者が MATLAB を利用してきた歴史をフルインストールすることが最も簡単

が あ り，Python で は こ れ ま で に 作 成 さである。また，64 ビット版の機能を利用れた数々のプログラムを活用することがし た い 場 合 や Mac あ る い は Linux 環 境

難しい。そこで，今回の報告にあたって

8）

は，MATLAB の ク ロ ー ン で あ る GNU

を利用しつつ，必要に応じて「pip」等でOctave （以下，Octave）を紹介する。

ライブラリをインストールするのが近道

Octave は 無 償 で 利 用 で き る 数 値 解 析

あれば統合パッケージ Python（x, y）の 場 合 は， 統 合 パ ッ ケ ー ジ Anaconda

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用の言語および動作環境である。その最校舎にある PC 教室とメディアゾーンの大の特徴は，MATLAB とほぼ全く同じ

Windows PC に Octave が イ ン ス ト ー

記述で計算命令あるいはプログラムの作ルされている。バージョン 4.0 よりグラ成ができる点である。MATLAB は，プ

フィカルな実行環境が標準実装されたこ

ログラムが得意でない研究者でも高度でとで操作性が向上し，初心者でも比較的大規模な科学計算を簡便に行えるよう工

扱いやすくなっている。

夫 が な さ れ た 言 語 で あ り， ク ロ ー ン で
あ る Octave も そ れ に 準 じ て い る。 筆 者

3．脳 波計測実験―α波とβ波―も MATLAB を 購 入 す る 前 は Octave を利用していた。もちろん，実装されてい

3.1

実験の目的

ない機能が多々あり，計算速度が比較して遅く，インターフェースが貧弱である

Emotiv EPOC による脳波計測を行う

な ど，Octave が MATLAB に 劣 る 点 はに当たり，まずは簡単な実験タスクを試幾つも存在する。従って，被験者へ与え験 的 に 組 む こ と に し た。 α 波 と β 波 はる刺激や指示の提示には向かず，前述のEmotiv EPOC でも見ることができるとPsychophysics Toolbox も 利 用 で き なされるため，α波とβ波がそれぞれ現れい。ただ，今回行う解析は Octave のみでやすい実験タスクを考える必要がある。

可能なものを考える。

表 1 に挙げたように，α波はリラックス

脳波データの解析に当たっては，デー時，特に閉眼時に現れやすいとされておタ の 形 式 に 注 意 が 必 要 で あ る。Emotiv

り，β波は複雑な思考をしている時や緊

TestBench に よ っ て 保 存 さ れ る 計 測

張時に現れやすいとされる。また，頭皮デ ー タ の フ ァ イ ル 形 式 は Europeanに電極を密着させる型の脳波計は，脳波10）と呼ばれる。こだけでなく身体の筋肉を動かす際に発生れ を MATLAB あ る い は Octave で 読 み

す る 電 気（ 筋 電 ） も 同 時 に 拾 っ て し ま

込 む た め に は，Brett Shoelson 氏 が 作う。瞬きすら波形に影響が現れるため，

11）と い う MATLAB/

身体を動かすようなタスクは避けるべき

Octave 用 プ ロ グ ラ ム を， 計 測 デ ー タ とである。瞬きの回数を抑えるために，指ともに作業ディレクトリにコピーしてお示の合間に瞬きが可能な時間帯を作るこく必要がある。

とが良さそうである。そこで，閉眼かつData Format（EDF）

成 し た edfread.m

本 学 に お い て は， 筆 者 が 開 講 し て い安静にすることを 1 つ目のタスク，休息

る音声信号処理や画像信号処理の演習を挟みながら計算問題を暗算で連続的にを 行 う 授 業 で 利 用 す る た め に， 名 古 屋

解くことを 2 つ目のタスクとし，それぞ

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れの状態の脳波を計測した結果を比較す状態）にしてもらい，その状態で 3 分間のる。これにより，α波とβ波の現れ方を

脳波計測を行う。β波の現れを見る実験見る。

タ ス ク で は，1m ほ ど 離 れ た 位 置 に あ る
画面に表示されたランダムな 3 桁整数の

3.2

実験タスク

加算あるいは減算の問題を，暗算で解くことを繰り返してもらう。計算問題は，5

まず，どちらのタスクでも，図 4 に示

秒おきに 1 セット当たり 5 回切り替わり，

すように被験者が椅子に腰かけた状態で20 秒 の 休 息 時 間 を 挟 ん で 計 10 セ ッ ト 繰

Emotiv EPOC を装着する。その後，αり返す（図 5）。その状態で，脳波計測を

波の現れを見る実験タスクでは，閉眼か行う。

つ安静（ただし，睡眠状態ではなく覚醒

β波の現れを見る実験タスクにおいて表示される画面を図 6 に示す。図の上側が最初および休息時間の画面を，下側が計算問題を表示した例を表している。画
面の左下には提示情報の記録に使用する
シリアルポートの番号の入力欄および実験タスクのスタートボタンを，画面の右上には現在までの計算問題の累計数を表示する欄を，画面の右下にはストップボ
タンを配置した。余談ではあるが，この提示用プログラムはコメントや空行を入れても 180 行で収まっており，Python に

図4

図5

実験環境のスケッチよるプログラムの作成しやすさを物語っ

実験の流れのイメージ。式はランダムな 3 桁の整数の加算あるいは減算。

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図 6 指示の提示画面。
（上）最初および休息，（下）計算問題。

ている。
な お， こ の 実 験 タ ス ク は Emotiv
EPOC お よ び Python プ ロ グ ラ ム の 運 用

図 7 脳波の周波数解析結果。
（上）左後頭部 O1，（下）右後頭部 O2
安静時（青線）は計算時（緑破線）と比較して 10Hz 前後の成分が多い。

のための試験的なタスクであったため，出し，4 秒ごとに切り分けて周波数解析

被験者は筆者自身が担当した。もちろんを行った。β波の現れを見る実験の方で装着および電極の抵抗値を下げるためのは，計算式が表示されてから 0.5 秒経過し調整には時間を要したが，このように単た 時 点 か ら 4 秒 間 を そ れ ぞ れ 抜 き 出 し，

独 で の 利 用 が 可 能 で あ る 点 も，Emotiv

周波数解析を行った。周波数解析として

EPOC の利点と言える。

は，単純に 4 秒間分＝ 512 サンプルに対しブラックマン窓をかけた後，FFT によっ

3.3

解析と結果

て算出した振幅スペクトルを見る。
α波が現れやすいとされる後頭部の電α波の現れを見る実験の方では，計測

極（O1，O2） に 着 目 す る。O1 と O2 に

時 間 の 3 分 の う ち 中 間 の 40 秒 間 を 抜 き

おいて振幅スペクトルを加算平均してか

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らデシベル表示にしたグラフを図 7 に示とは困難である。また，感情を想起したす。 横 軸 は 周 波 数［Hz］ を， 縦 軸 は 成

際の脳波を利用するものもあるが，人が分の平均振幅［dB］を表す。青実線が安

自己の感情を自在に操ることは困難であ

静時，緑破線が暗算時の結果である。グる。

ラフより，安静時における 10Hz 前後のそこで，聴覚に関する脳内情報処理と周波数成分が，周囲の成分と比較して顕意志に着目した BCI を考える。聴覚刺激

著に上昇している。つまり，α波が現れに対する脳波の反応の様子は脳死判定にている。暗算時はほぼ平坦な成分分布と用いられる場合もあることから，聴覚になっているが，これは一般的な脳波の状

関連する脳波を利用した BCI は，植物状態と言え，今回の実験において態となった患者であっても訓練・使用では緊張などの負荷がさほど大きくなきる可能性が大きい。聴覚関連の脳波をかったと考えられる。瞬きや呼吸等を遠利 用 し た BCI に 関 す る 主 な 研 究 と し て

慮なく行うために設けた休息時間によっは，聴覚刺激の中にある特定の単発的なて， ス ト レ ス が 軽 減 さ れ た こ と も 原 因

音声の数を数えているときの脳波の特徴の 一 つ か も し れ な い。 な お，40Hz 以 降を利用するものの 成 分 が 減 少 傾 向 に あ る の は，Emotiv

への注意の向け方による脳波の違いを利EPOC の実行の周波数帯域から徐々に離用するものがある 13）,14）。

12）と，定常的な聴覚刺激

本実験は，重度肢体不自由者でも利用れているためである。

可能な，聴覚に関連する脳波を利用した
4．脳 波計測実験 ―聴覚刺激への反応―

BCI の構築に先立った調査を目的としている。よって，そのような実験タスクを

4.1 実験の目的組む必要がある。具体的には，左右で異なる定常的聴覚刺激が与えられている時

本 研 究 は， 遠 い 目 標 と し て は 新 た なに，どちらかの音声に意識の中で同調しBCI の構築を目指したものである。BCIた際の脳波を計測し，注意の向け方によとして研究・開発が進められているのとる違いを見出すことを試みる。

しては，視覚への刺激に関連する脳波を利用するものや手足の運動を想起した際

4.2

実験タスク

の脳波を利用するものがある。しかし，視線を適切に変更することが求められ，

まず，第 3 章の実験と同様に，図 4 に示

あるいは身体的動作に関連するため，肢すように被験者が椅子に腰かけた状態で体不自由者が利用のための訓練を行うこ

Emotiv EPOC と イ ヤ ホ ン を 装 着 す る。

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図8

実験の流れのイメージ。左右の指示は各 20 回をランダムに設定。

装着したイヤホンからは，左右で音程の異なる定常的聴覚刺激が提示されている。被験者に対する指示（左に同調，右に同調）は，20 秒間程度のリセット期間を挟んで，それぞれ 10 秒間画面に提示される（図 8）。方向は各 20 回をランダムに設定するため，指示が画面に表示されるまで，被験者がどちらの音に同調するべきかを知ることはない。その状態で，脳図9波計測を行う。
イヤホンより提示される聴覚刺激は，
文献 14）を参考に，左耳には 2500Hz の搬 ヤホンから提示される聴覚刺激
イの波形。
（上）左耳用，（下）右耳用。

送 波 を 37Hz で AM 変 調 し た 音 を， 右 耳には1000Hz の搬送波を43Hz で AM 変調

ため，今回のような実験に向かない。ました音を，それぞれ被験者の耳に同程度た，2500Hz や 1000Hz の音は特定の内耳の大きさに聞こえるよう音量調整をしたを興奮させやすく人の耳で聞き取りやす

後に流す。ただし，短時間ではなく流し

いが，脳波計の実効周波数帯域を超える続ける点が文献 14）と異なる。定常的聴ため，仮に音声に同期した脳波が現れて覚刺激の波形は，図 9 に示すように「うなも捉えることができない。図 9 のようにり」に似た形となっており，実際に聞いAM 変調することによって，人の耳で聞てみると高い音と低い音がそれぞれ唸っ

き取りやすく，音声に同期した脳波が現て い る よ う に 聞 こ え る。 通 常，37Hz やれた場合に捉えられるような音声を作成

43Hz の 音 声 は 人 の 耳 で 聞 き 取 り に く いできる。

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図 10 指示の提示画面。
（上）リセット期間，（下）左の音声に同調。
図 11

実験タスクにおいて表示される画面を
図 10 に 示 す。 図 の 上 側 が リ セ ッ ト 期 間 験者 A が音声に同調している時
被の脳波の，左右における振幅比。
（上）通常，（下）音声の左右入れ替え。

に表示される画面を，下側が左の音声への同調を指示する画面を表している。構し，解析を行った。解析では，8 秒間分

成は第 3 章の実験とほぼ同様で，左下に＝ 1024 サ ン プ ル に 対 し て 振 幅 ス ペ ク ト

音声の左右を入れ替えるためのチェックルを算出し，左右の指示ごとに加算平均

ボ ッ ク ス を 備 え て い る。 余 談 で は あ るを行った。ある 2 人の被験者 A と B におが，この提示用プログラムはコメントや

いて，左の音声に同調している時の平均

空行を入れても 290 行で収まっている。

振幅を右の音声に同調している時の平均振幅で除算し，デシベル表示したものを

4.3

解析と結果

図 11 と図 12 に示す。横軸は周波数［Hz］
を，縦軸は成分の振幅比［dB］を表してお画面に指示が提示されてから 1 秒経過

り，値が 0 より大きいほど左の音声に同した時点から 8 秒間をそれぞれ抜き出

調した際の脳波の振幅が大きく，0 より

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たが，いずれも同様の結果となり，まことに残念ながら何らかの傾向を見出すことはできなかった。
5．考察と課題
脳波計測実験のための環境を安価に構築することに関しては，個人でも購入可
能な簡易脳波計 Emotiv EPOC，無償の開 発 言 語 Python， 無 償 の 数 値 解 析 言 語
GNU Octave を利用することで達成できた。それぞれが導入・利用しやすいもの
であることを解説し，あるいは先行研究で培われたプログラム等が利用できることを説明し，それらを組み合わせた実例を示した。これにより，脳波に興味がある者に対し，研究を始めることが容易で
図 12

 験者 B が音声に同調している時
被の脳波の，左右における振幅比。
（上）通常，（下）音声の左右入れ替え。

あることを示すことができた。特にα波に関してははっきりと確認できており，
そのような方面での研究・利用は，初心者でもすぐさま始められると言える。

小さいほど右の音声に同調した際の脳波

しかし，BCI の研究という一面に関しの振幅が大きいことを意味する。青線はては，まことに残念ながら失敗したと言左 脳 の 聴 覚 野 T7， 緑 破 線 は 右 脳 の 聴 覚える。この失敗の要因としては，一つ目

野 T8，上側が通常の実験による結果，下に は 筆 者 の 未 熟 さ が 挙 げ ら れ る。 例 え

側が音声の左右を入れ替えた実験による

ば，実験タスクが十全なものでなかった結果である。37Hz 付近あるいは 43Hz 付可能性がある。筆者は脳波の計測実験や近に何らかの傾向や特徴が現れることをデータの解析に従事した経験があるが，期待したが，グラフから分かる通り，乱実験タスクそのものを立案したのは，本雑な様で明確な差異は見受けられなかっ研究によるものが初めてである。生体生た。同様の実験を計 8 名の被験者（正常

理学的な知識や経験が十分でない中，先な聴覚を持つ成人男女）に対して実施し行研究を参考にしつつ研究と実験タスク

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を立案したが，成し得るだけの実力に達

6．まとめしていなかったかもしれない。
他の要因としては，Emotiv EPOC の本報告では，脳波計測実験のための環性能不足が挙げられる。Emotiv EPOC

境を，簡易脳波計 Emotiv EPOC，開発言を利用したことのある他の研究者にイン語 Python， 数 値 解 析 言 語 GNU Octave

タビューしたが，計測速度とノイズ耐性を利用することで安価に構築した例を示が十分でなく，α波など支配的な脳波はした。また，これらを用いて実際に脳波ある程度確認できても，細かな何かを見

計測実験および解析を行った例を示し出すのは困難であるとの意見を頂いた。

た。

現 在 は 計 測 速 度 が 倍 と な っ た Emotiv

Emotiv EPOC は電極数が多い割に安

EPOC+ も発売されているが，筆者と面価で入手しやすく，また，α波などの支識のある利用者がおらず，率直な意見交配的で特徴的な脳波の計測については容換ができていない。また，いずれも頭頂易に利用できた。ただし，今回の調査お部に配置される電極が無いため，頭頂部

よび考察より，未知の脳機能の解明などの脳波に関する研究との突き合わせがで本格的な研究利用は，計測速度や耐ノイきない。これらの解決方法としては，カズ性の観点，あるいは電極配置の観点か

ナ ダ の Advanced Brain Monitoring 社

ら，難しい部分があると言える。前者に

15）

を試す

つ い て は 機 能 強 化 版 の Emotiv EPOC+のも一つと考える。B-Alert は計測速度の利用を，後者については B-Alert の利が 256Hz で あ り， 頭 頂 部 に も 電 極 が 配用を試みるべきと考える。

が開発した簡易脳波計 B-Alert

置されている。ただし，こちらも筆者と被験者への指示および刺激の提示用プ

面識のある利用者がいないため，筆者自ロ グ ラ ム は Python を 用 い て 作 成 し た。

らが試す必要がある。また，いずれにしグ ラ フ ィ カ ル な 指 示 や 視 覚・ 聴 覚 へ のてもここに挙げたものは簡易脳波計であ刺 激 を 提 示 す る 機 能 に， シ リ ア ル ポ ーり，性能は研究用途で一般的に用いられ

ト へ の 情 報 出 力 機 能 を も 加 え， 少 な いている脳波計に及ばない。例えば，計測

行 数 で 記 述 す る こ と が で き た。 こ れ ら

速度は一般的な脳波計の 1000Hz と比較

は，グラフィカルなインターフェースをして約4分の1である。今回の実験タスク

作成する際に Python が有力な選択肢にを一般的な脳波計を利用して計測し，解なりうることを示している。また，今回析を試みる必要がある。

は用いなかったが，心理実験においては
PsycoPy16）と呼ばれる Python のプログ

ラム集もあり，この分野の研究と親和性
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が 高 い と 言 え る。 た だ し，Python は 開

謝辞

発 言 語 JAVA な ど と 比 較 し て 一 般 の 利

本研究は，愛知大学研究助成 C-172 に用者が少なく，文法には癖が強い面があよる助成により進められたものである。

る。筆者にとっては習得が容易であった

また，多数の被験者の協力により成立しこ と も あ り，JAVA よ り も Python の 利たものである。愛知大学ならびに被験者用を勧めたいが，資格取得や就職のことへの感謝の意をここに表す。

を考慮すると，学生には勧め難い面もあ
る。

参考文献

データの解析には MATLAB のクロー

1）Neuper C, Muller-Putz GR, Scherer R,

ン で あ る GNU Octave を 利 用 し た。 今

Pfurtscheller G: “Motor imagery and

回の報告では周波数解析にとどまった

EEG-based control of spelling devices

が，多彩な解析ツールが利用でき，大量and neuroprostheses”, Prog．Brain．

のデータに対しては Excel より軽快に動Res., Vol．159, pp．393-409, 2006.

作するため，データ点数の多くなる脳波2 ）S e l l e r s E W , K u b l e r A , D o n c h i n e E :の解析等には有力なツールであると言えBrain-computer interface research atる。ただし，Python と同じく一般の利用

the university of south Florida cognitive

者が少ないため，学生には勧め難い。一psychophysiology laboratory: the P300

方で，研究者であれば利用する価値が高

speller, IEEE Trans．Neural Syst．

いと言える。

Rehabil．Eng., Vol．14（2）, pp．221-224,

脳波計測実験に関しては，α波の確認には成功したものの，聴覚刺激への反応について，何らかの傾向や特徴を見出す
ことはできなかった。装置の問題であるのか，あるいは実験タスクの問題であるのか，切り分けるためには，より速度と精度の高い脳波計で再実験する必要がある。再実験により確認できた場合は，簡易脳波計の限界を示すことになる。確認できなかった場合は，実験タスクを再考する必要がある。

2006.
3）理化学研究所 脳科学総合研究センター
http://www.brain.riken.jp/jp/
4）MathWorks
http://jp.mathworks.com/
5）Emotiv EPOC
https://emotiv.com/epoc.php6）Psychtoolbox-3
http://psychtoolbox.org/
7）Python（x,y）- the scientific Python
distribution.
http://python-xy.github.io/
8）CONTINUUM ANALYTICS

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https://www.continuum.io/9）GNU Octave
https://www.gnu.org/software/octave/10）European Data Format
http://www.edfplus.info/specs/edf.html
11）B. Shoelson: edfRead
http://www.mathworks.com/matlabcentral/
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聡久 : 音声刺激による聴覚ブレイン・コン
ピュータ・インタフェースの可能性 , 電子情報通信学会技術研究報告．SIP, 信号処理 Vol．
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13）D.-W．Kim, H.-J．Hwang, J.-H．Lim, Y.-H．
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14）南波寛直，中村尭，松本隆：アルファ波成分を用いた脳波 ASSR データの 2 クラス判別，
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15）B-Alert X Series MOBILE EEG
http://www.advancedbrainmonitoring.com/
xseries/16）PsycoPy Psycology software in Python
http://www.psychopy.org/（URL 閲覧日は全て平成 27 年 11 月 9 日）

愛知大学情報メディアセンター

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