CJ-004
脳活動の相互依存モデルに基づく言語・非言語想起過程の高時間分解能判別

◎西尾啓汰（青学大）・猪又啓太郎（富士通）・栗原陽介（青学大）

本稿では，脳活動の相互依存モデルに基づき，言語・非言語想起過程の高時間分解能判別システムを構築する．提案手法では，想起過程における脳血流量は，想起状態，運動信号，記銘信号の影響を相互に受けるとする相互依存モデルを提案する．NIRSにより計測される脳血流量にたいし，ウィナーフィルタを適用することで，想起信号と運動信号，想起信号と記銘信号の2種類の相互依存信号を抽出する．この信号にたいし，Support Vector Machine (SVM)を適用することで言語想起/非言語想起を判別する．20代男女10名にたいし言語想起実験，非言語想起実験を行い，脳血流データを10データずつ取得した．判別結果は正答率0.93となり，言語・非言語想起過程を高い精度で判別した．