目次

1.脳波とブレイン・コンピュータ・インタフェース

  1.1 定義

  1.2 歴史

  1.3 脳の構造

  1.4 基本構成

  1.5 分類

  1.6 BCIにおける脳波の利点

  1.7 開発環境

  1.8 むすび

2.BCIのための信号処理・解析・パターン認識

  2.1 数学的準備

  2.2 フィルタ

  2.3 周波数解析

  2.4 多変量解析

  2.5 パターン認識

  2.6 むすび

3.脳波計測

  3.1 発生原理

  3.2 計測システム

  3.3 電極の取り付け

  3.4 参照電極

  3.5 雑音対策

  3.6 倫理面の対応

  3.7 むすび

4.前処理と特徴抽出

  4.1 脳波における観測モデル

  4.2 基準電位の再参照

  4.3 周波数フィルタリング

  4.4 ベースライン補正

  4.5 ダウンサンプリング

  4.6 雑音区間の除外

  4.7 雑音除去

  4.8 加算平均

  4.9 周波数特徴の抽出

5.評価方法

  5.1 評価指標

  5.2 交差検定法

  5.3 ベンチマーク用データセット

  5.4 オフライン解析とオンライン実験

  5.5 むすび

6.事象関連応答によるBCI

  6.1 事象関連電位

  6.2 オドボール課題

  6.3 加算平均による抽出

  6.4 空間フィルタを使った特徴抽出

  6.5 線形判別分析による識別

  6.6 P300スペラ

  6.7 むすび

7.視覚応答によるBCI

  7.1 視覚誘発電位

  7.2 実験課題

  7.3 前処理

  7.4 特徴抽出と識別

  7.5 応用事例

  7.6 むすび

8.運動関連応答によるBCI

  8.1 運動関連応答

  8.2 運動想起脳波のパターン認識

  8.3 多様体による共分散行列の識別

  8.4 フィルタバンクの利用

  8.5 深層学習による運動想起の推定

  8.6 フィードバック

  8.7 むすび

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