東京大学バナー(中) 東大 アラムナイ 寄付のご案内
| ENGLISH | サイトマップ |
東京大学 大学院 情報理工学系研究科
交通アクセス・学内地図
訪問者別ご案内
受験・進学希望の方
在学生の方
留学生の方
(For International Students)
企業・一般の方
修了者の方
高校生の方
高校教員の方
教育と研究
研究科案内
各専攻・教員の紹介
 
コンピュータ科学
  数理情報学
  システム情報学
  電子情報学
  知能機械情報学
  創造情報学
センター
 
ソーシャルICT研究センター
  情報理工学国際センター
  情報理工学教育研究センター
教育プログラム等
 
ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム
  グローバル・クリエイティブリーダー 講義
  enPiT
  データサイエンティスト養成講座(領域知識創成教育研究プログラム)
  創造情報学連携講座
  他プログラム
学務関連
 
入学・進学案内 new !
  履修・学籍・諸手続案内
  東京大学学務システム(UTAS)
  学生支援制度
  研究生出願手続き
  科目等履修生案内
受賞
産学連携(R2P/IST等)
情報理工関係イベント
国際交流
(International Cooperation)
工学・情報理工学図書館
公募情報
内部者限定情報
 
ポータルサイト 
  ISTクラウド 
  研究倫理審査・広報 
  科学研究ガイドライン 
  情報倫理ガイドライン
緊急連絡
緊急連絡ページ
関連学部
工学部
理学部
Home > 教育と研究 > 研究科案内 > 専攻と講義科目 > システム情報学
教育と研究

システム情報学
専攻の目的教員と研究室Faculty and Labs講義
| 学位論文(修士) | 学位論文(博士)入試案内ショーケース

>> 学位論文(修士)へ戻る

EEGを用いた足漕ぎ動作の時間パターン解析に関する研究 
(Analysis of temporal pattern of pedaling action by using EEG signals)

高橋 直紀

(指導教員:満渕 邦彦 教授,星野 隆行 講師/システム情報第七研究室

研究概要

脊髄損傷を負うと日常生活に大きな影響が出る. 従来脊髄損傷によって失われた機能は回復する事がないと考えられていたが, 近年リハビリテーションによる回復が報告されている. このリハビリテーションの手法としてMabuchiらにより提案されている脳波足漕ぎバイクがある. 本研究はこの脳波足漕ぎバイクによるリハビリテーションの効果をあげるために脳波から足漕ぎ速度の識別を行うことを目的とした. 実験は5人の健常な被験者を対象に, 2つの異なる速度(33[rpm], 41[rpm])で足漕ぎ動作を行わせ, その際の脳波の計測を行い. 結果として計測したデータから足漕ぎ速度の上昇に伴いδ波におけるパワースペクトルの標準偏差が増幅すること及び, 足漕ぎ時のδ波強度が足漕ぎの周期に対応して時間的に周期的変動していることが確認された. この周期的変動がモーションアーチファクト, 聴覚アーチファクトのいずれでもなく, また空間的周波数的に局在性を持つことから足漕ぎ動作に対応した脳波と結論づけた. さらにこの脳波を利用する事で足漕ぎ速度の識別手法を提案し, 足漕ぎ速度の識別が可能であることを確認した.

Abstract

This study aimed for classifying different speeds of pedaling actions which a subject was performing by using his/her electroencephalography (EEG) signals. The classifier was designed for a pedaling rehabilitation system we had developed. Five healthy human subjects participated in the experiment. They were told to pedal an ergometer in 2 different speeds; 33 round per minute (rpm) and 41 rpm for 200 seconds. The EEG signals were measured simultaneously at 7 sites on the skull and analyzed. As a result, it is shown that a windowed standard deviation of the signal power in the δ frequency band increased when the subject switched the pedaling speed from slow (33 rpm) to fast (41 rpm) and that the power of the δ frequency band when the subject is pedaling the ergometer change periodically in accordance with the phase of the pedaling. The recorded signal power showed a characteristic temporal pattern originated in the brain rather than motion or auditory artifacts. We then proposed a method to discriminate two different pedaling speed according to the increase of signal powers in the δ frequency band. The method achieved a 60 % discrimination rate suggesting its application for pedaling speed estimations.
page top



大学院 情報理工学系研究科 お問い合せ先 東京大学