SSVEPを用いたロボットハンド支援システムの開発

抄録

　近年、「ブレイン・マシン・インタフェース」(BMI)と呼ばれる脳波などの生体信号によってコンピュータや福祉ロボットに意思を伝え，“念じる”だけで機械を操作可能になる。定常視覚誘発電位(SSVEP)と言う脳波を使用したBMIシステムはトレーニングが必要ないと高い情報転送速度(ITR)などの利点がある。そのため、SSVEPを用いたBMIシステムが多く開発され、様々な方面で老人や身体障害者の日常生活をサポートしている。本研究では手や腕が欠損又は機能障害の患者の生活の質(QOL)を向上するため、定常状態誘発電位(SSVEP)と言う誘発脳波を用いてサポート用ロボットハンドを制御する非侵襲式のBMIシステムを開発した。　このBMIシステムは、視覚刺激装置、6自由度(DOF)のロボットハンド、EEGレコーダー、及びデータ処理用ラップトップで構成されている。被験者は、ロボットハンドの動作：握り、摘み、腕の回転を表す3つの視覚刺激（5Hz、6Hz、7Hz）中の1つを注視することによって、刺激周波数に対応するSSVEP信号が誘発される。検出されたSSVEP信号は、正準相関分析（CCA）によって分類され、結果に応じ制御信号に変換してロボットハンドを動作させる。三人の被験者のデータを分析した結果、提案されたBCIシステムは、1秒の判定時間および第2高調波の条件において93％の判定率を達成し、高精度であることを示している。