ブレインマシンインターフェース(BMI)技術は, 脳波を利用して人と機械が協調するインターフェースを提供し, 医療やリハビリテーション分野で活用されています。
将来的には,工場内での作業支援や無人機操作など, 産業分野への応用も期待されています。
従来の研究では侵襲型デバイスが主流でしたが, 一般利用には課題がありました。
近年では機械学習の進展により非侵襲型BMIが注目されていますが, 信号が微弱でノイズの影響を受けやすく, 解析が困難という課題があります。
本研究では,非侵襲型脳波計を用いたBMI技術の開発を行い, 脳波データの解析および分類手法の有効性を検証しています。