表題番号:2009B-382
日付:2010/04/20
研究課題NIRS/EEG/HIマルチモーダル・アメニティ指標の構築
研究者所属(当時) | 資格 | 氏名 | |
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(代表者) | 理工学術院 | 教授 | 松本 隆 |
- 研究成果概要
【全体像】
表1はEEG, NIRS, そしてHI(hyperspectral imaging)の得失を列挙したものである。これら)を組み合わせたマルチモーダル・アメニティ指標を構築に挑戦を試みることを目的とした。
EEG NIRS HI
時間分解能 高い 低い 低い
空間分解能 低い 高い 高い
装置規模 中・小 中・小 中・大
表1
【EEG】
まずEEGについてはSSVEPによる注視と、selected attentionによる刺激周波数成分検出を行い、前者で98%、後者で70%の判別率を得た。正準変数を抽出し、非線形判別器を用い、Bayes的枠組みからMCMC(Markov Chain Monte Carlo)で実装した。図1、図2に周波数成分と典型的な判別データを示す。
【HI】
HIを用い、主として手と腕の画像を波長200nm-1000nmまで約200枚を採取し、現在精査中である。
【NIRS】
NIRSでは、4種類の匂い(ethanol, geranium,jasmine,peppermint)をかいだときの前頭前野の酸化ヘモグロビン分布をNIRSで計測した。図3は、jasumineをかいだときの酸化ヘモグロビン量をpsuedo colar表示したものである。興奮性の匂いであることが見て取れる。
どの匂いについても約01Hzの基本振動が観測されたが、別途行ったEEGではそのような周波数の振動は観測されなかった。この研究内で検討すべきか否かは別として、きわめて興味深い現象と考えている。
時間・予算の拘束が厳しく、これらを統合するにはいたらなかったが、次年度以後、挑戦していきたいと考えている。