抄録
非侵襲型BCIは頭皮上から脳活動を検出するため，侵襲型のBMIに比べて安全である．しかしながら，非侵襲型BCIで最もよく用いられている脳波は，環境の影響や被験者の状態によって大きく変化する特徴を持つ．従来のBCIでは特定の周波数帯域と測定部位を限定して脳波を検出して，これを信号ソースとする．そのため，対象とした脳波特徴が顕著に出現しない被験者には適合しないという問題がある．この問題を解決するために，我々は，タスク実行時に出現する脳波パターンを自動抽出する探索型BCIの開発を試みている．本研究では，学習型簡略ファジィ推論をベースとしたFuzzyテンプレートマッチング法を用い，探索空間をファジィルールで限定的に構築することによって，タスク実行時に特徴的な脳波パターンを学習により探索する手法を考案した．本手法の第一段階の評価として事前情報なしでの閉眼時α波優勢の状態識別を検証した．学習による探索に加えて，学習に失敗して不適切な出力を持つルールを削除するプルーニングを行うことで，脳波の状態識別に成功した．
