Brain Computer Interface (BCI)は，脳信号に対する特徴抽出・判別を行うことで， 思考のみにより外部機器の操作を可能とするインタフェースである． BCIの研究が進むことで，筋委縮性側索硬化症（ALS）患者のように， 脳活動は正常であるが重度の四肢麻痺を抱える人に対する， コミュニケーションツールとしての利用が期待されている．
このBCIの一種に，脳波から得られる事象関連電位であるP300を特徴量に用いることで， ユーザの思考のみで文字入力を行うP300 spellerがある． P300 spellerでは一般に，選択候補を行列型に並べたインタフェースが用いられるが， 注視点の移動が困難なALS患者では，判別性能が低下する問題が指摘されている．
一方，注視点非依存なP300 spellerとして， インタフェースの中心に選択候補を1文字ずつランダムに呈示する手法， 高速逐次視覚呈示（RSVP）が提案されてきた． しかしRSVPでは，文字を短時間で1つずつ呈示するため， 呈示された候補を瞬時に認識することが求められる．
そこで本研究では，呈示する候補文字の構造的特徴を部分的に強調することで， 各候補の認識率を増加させ，文字入力性能を向上させる方法について検討を行う．