抄録
脳で考えただけで機器を操作させるインタフェース技術の開発が多数行われている．脳波ではなく酸素の変化量を使った計測手法を用いたNIRS-based BCIは非侵襲で安全であると言われている．しかし，BOLD信号を安定的に捉えることが難しいという側面もある．我々は，これまで手運動時のfNIRS 装置からのBOLD信号から左手・右手の運動の開始と終了の推定をする識別器の開発を行ってきた．実用化に向けた検討の中で，識別器にはSVMを用いることは最も良いとされている．また，被験者固有のパラメータを高速に導出し，使用者負担の少ないキャリブレーションシステムの開発を目指し研究を進めてきた．そこでは，識別器の汎化能力を維持しながら，コンパクトかつ高速に最適化しなければならない．そこで，最適化手法の一つである差分進化法を用いた探索手法を提案し，タッピング運動課題時のBOLD信号のデータを用いた実験を行った．実験結果から従来提案されている格子点探索方法よりも速く，かつコンパクトなSVMの最適化パラメータを見つけることが可能であることを示す．
