CARABEZ ANDRADE EDUARDO

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国立大学法人長岡技術科学大学博士（工学）Articledoctoral thesi

CARABEZ, ANDRADE EDUARDO

3860

Nagaoka University of Technology Institutional Repository

（様式４）  別紙２   論文審査の結果の要旨   学位申請者 CARABEZ ANDRADE EDUARDO  本論文は、”Event-related potential identification with convolutional neural networks in an auditory brain-computer interface (聴覚ブレインコンピュータインターフェイスにおける畳み込みニューラルネットワークを用いた事象関連電位の同定) “と題し、聴覚刺激ブレインコンピュータインターフェイス(BCI:Brain-Computer Interface)における脳波事象関連電位の同定精度向上を目的に畳み込みニューラルネットワークモデル（CNN:Convolutional Neural Networks)を提案し、その評価研究をまとめたものである。  第 1 章と第 2 章では、ディープ・ラーニングや BCI など、本研究に関するいくつかの従来の基本モデルを説明している。 また、提案モデルに関して説明している。 第 3 章では、本研究で対象とした聴覚刺激による BCI の実験について詳細に説明し、提案する CNN モデルの評価用の脳波計測データについて説明している。 第 4 章では、提案された CNN の詳細を示している。 脳波電極配置を１次元に配置し、時間次元を考慮した 2D モデルを提案している。さらに、脳波電極の 2 次元配置情報をモデルに取り組み、時間次元を付加した 3D モデルを提案している。さらにモデルの詳細な検討として、プーリング等のアルゴリズムについて議論している。 第 5 章では、提案されたモデルを 3 章で説明した脳波データに適用した結果について議論している。提案した 2D モデルと 3D モデルの評価とともに、従来の分類器（サポートベクターマシン SVM、フィッシャーの判別分析 FDA）との比較検討を行っている。CNN のレイヤ数、プーリングプロセスなどのパラメータのいくつかについて検討し、その影響について考察している。 最後に、第 6 章では、得られた結果に基づいてまとめを行っている。 脳波信号を使って外部機器を操作する BCI の研究においては、信号ノイズが大きく、加算平均信号による信号分類が一般的であるが、情報伝達速度の観点からは、単試行脳計測による高精度分類が重要である。本研究では、単試行脳計測による脳波分類精度向上を目指して CNN を提案した。提案モデルを聴覚刺激による脳波の事象関連電位を識別し外部装置を操作する聴覚 BCI に適用し、従来手法である SVM や FDA などの分類器よりも分類精度が向上することを明らかにし、BCI における情報伝達速度向上の可能性を示した。 よって、本論文は工学上及び工業上貢献するところが大きく、博士（工学）の学位論文として十分な価値を有するものと認める。   審査委員主査 和田 安弘 印   

Event-related potential identification with convolutional neural networks in an auditory brain-computer interface

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聴覚ブレインコンピュータインターフェイスにおける畳み込みニューラルネットワークを用いた事象関連電位の同定

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