氏名 : 横井 貴紀 (281167311)
所属 : 古橋研
題目 : P300-based Brain-Computer Interface における高速逐次視覚呈示法の性能評価
概要 :
Brain-Computer Interface（BCI）は，人が思考を行ったときに生じる脳信号より思考判別を行うことで，外部機器の操作や文字入力を可能にするインターフェイスである．中でも事象関連電位の一つであるP300に基づくBCIは使用者が長期訓練をする必要がないという利点を有する．
P300に基づくBCIの代表例であるP300 spellerは，一般に文字が行列型に配列されたインターフェイスをランダム順に点灯させ，文字を使用者に呈示する．またそのとき誘発されるP300をとらえることで文字入力を可能にする．
しかし文字行列を用いるP300 spellerは，ディスプレイの端に表示されている文字を注視することが困難な場合があると考えられる．一方で，この問題に対しRapid Serial Visual Presentation（RSVP:高速逐次視覚呈示法）が既に提案されているが，文字行列に比べ一度に呈示できる候補数が少ないことから，入力速度の低下が報告されている．
しかし，移動方向選択型BCIであるP300 controllerのように選択できる候補数が少ない場合，RSVPの入力速度の低下は実用上問題ない可能性があると考えられる．また，高橋らはRB-ARQやRB-SR-ARQによりP300 spellerにおける速度改善を示してきた．
そこで，本研究ではP300 controllerにおける行列型インターフェイスとRSVPインターフェイスにそれぞれRB-ARQとRB-SR-ARQを適用し，それぞれの性能評価を行う．
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