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BCI LAB-Group 兒玉拓巳, 清水健介, ティエン チェ, トマシュ ルトコフスキ
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Brain-Computer Interfaceの現状
● BCI-Lab Group○ 学生+Tomekを中心に研究
● グループの変遷
○ 筑波大学時代(2011-2015)■ 触覚を用いたP300型 BCI
● BCI Award 2014を受賞
○ 現在(2016) … 筑波大G&東京Gに分散
■ BCI向け機械学習の研究 (兒玉PJ)■ 仮想現実を用いたP300型 BCI (清水PJ)
1: 自己紹介
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● Brain Computer Interface (BCI)○ 侵襲型
■ 電極、チップ等を埋め込む⇒手術が必要
■ 正解率/精度は高い
○ 非侵襲型
■ 頭皮の上に電極を置き脳波計測⇒手術不要
■ 正解率/精度は侵襲型に比べ劣る
2: BCIの基礎
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● 非侵襲型 BCI○ P300反応を用いるもの(アハ反応, スペラー)
■ 視覚刺激
2: BCIの基礎
4産総研 ニューロコミュニケーター
反応の違いを人工知能で推定
■ 目的の脳反応(P300)■ それ以外
● 非侵襲型 BCI○ P300反応を用いるもの(アハ反応, スペラー)
■ 視覚刺激
■ 音声刺激
■ 触覚刺激
2: BCIの基礎
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兒玉PJ 触覚刺激を用いたP300型BCI
ウェット、
ドライ可
・触覚刺激を用いるメリット
ー視覚と聴覚を用いない
ー楽な姿勢で実験を行える(兒玉PJ)・デメリット
ー精度が視覚刺激に比べ劣る
ー結果算出に時間がかかる
● 日本: 脳神経外科BMI懇話会 (今年10月/北海道)○ 臨床寄り
■ 医学/ロボットの分野からの研究者が多い
■ 侵襲型の開発が主?
○ ALS患者/高齢者向けの商用利用を目指す
○ 研究プロジェクト単発で終わることが多い
■ 実用/ビジネスに直結していない?
■ 各PJが独立…秘密保護or競争の観点から?
■ 1つのPJによる知見が他に生かされない
■ 製品化の際に技術的に遅れていることがある
3: 日本/世界のBCI研究の現状
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● 欧米: IBCIM (今年6月/アメリカ)○ 一般ユーザ向けに商用利用を目指す
○ テクノロジーで解決するという趣向が強い
■ VR(仮想現実)を用いたBCI■ より強力な人工知能を用いて正解率向上
○ 研究者のバックグラウンドはさまざま
○ 技術自体は日本より数段進んでいる
■ 日本で大体的に報道されるものも世界では既出の
パターンが多々ある
■ オープンソース趣向…1つの技術を独立させず、コ
ミュニティで開発に取り組んでいく
3: 日本/世界のBCI研究の現状
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BCI LAB-Group, 筑波大学大学院兒玉拓巳
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参考:全身への振動刺激を用いたBCI
● 全身触覚刺激駆動P300型BCI○ 6つの振動刺激パターンを被験者の全身へ
○ 被験者が安全な振動子の上に寝そべり使用可
1: プロジェクトの概要
9[1] Kodama T, Shimizu K, Rutkowski TM. Full Body Spatial Tactile BCI for Direct Brain-robot Control. In: Proceedings of the Sixth International Brain-Computer Interface Meeting. Asilomar Conference Center, Pacific Grove, CA USA: Verlag der Technischen Universitaet Graz; 2016. p. 68.
2: デモンストレーション
10https://www.youtube.com/watch?v=sn6OEBBKsPQ
3: 現在までに示している有効性
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● 10人の健常者(男女5人ずつ)での結果
○ おおよそ60%の精度で識別可能
● ディープラーニングを用いた結果
○ 100% (但し、その場で計測はできない)
BCI LAB-Group, 筑波大学大学院 清水健介
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参考:仮想現実を利用したBCI
● カメラ映像の上にパターンを重ねて表示する
1: プロジェクトの概要
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● 利点
○ 視界に邪魔にならないため日常的に利用が可能
● 欠点
○ ARとしては安価なデバイスで作っているため現状使
いづらい
○ → 高価なAR眼鏡などは商用化されており、今後使い
やすいものが誰もが手に取れると期待している
1: プロジェクトの概要
14Sony SmartEyeglass
● 現状
○ DASHER(文字入力システム)の利用を目指している
1: プロジェクトの概要
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