A Study on Implementation of Predictive Text to P300 Speller for Improving Spelling Speed
| Autor: | TSUGIOKA, Kyoko, TAKAHASHI, Hiromu, YOSHIKAWA, Tomohiro, FURUHASHI, Takeshi |
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| Jazyk: | japonština |
| Rok vydání: | 2012 |
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| Zdroj: | 知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics. 24(1):553-559 |
| ISSN: | 1347-7986 |
| Popis: | Brain-Computer Interface（BCI）とは，脳信号を解析して思考判別を行い，その情報を元に脳からの指令をコンピュータに伝えることで外部機器を制御するシステムである．BCIを用いることで，筋萎縮性側索硬化症患者などの重度障害者が，思考するだけで車椅子制御や他者との意思疎通を行うことが出来るようになり，また，健常者に対しても，アミューズメント用としての応用が期待されている．脳活動の計測には，計測機器が非侵襲・安価であるため最も現実的な脳波（Electroencephalogram：EEG）がBCIに多く用いられている．Farwellらが開発したP300 spellerは，脳波から得られる事象関連電位の一種であるP300を特徴量として用い，ユーザが選択した文字を判別・入力するBCIの一つである．このP300 spellerでは，インターフェイスのマトリクス上に文字や記号が配置されており，ランダムに１行または１列ずつ点灯と消灯が繰り返される．その際，ユーザが選択した文字を含む行または列の点灯により誘発されるP300を用いて文字判別を行うが，P300はSN比が悪く，一般に加算平均を行うことで判別精度を向上させている．その結果一文字入力あたり数十秒を必要とし，長文を入力する場合でのユーザの疲労が懸念される．一方，携帯電話などに用いられている入力文字予測は，少ないキー操作で文字入力を可能にする機能であり，これをP300 spellerに適用することで入力速度の向上が期待できる．本論文において，P300 spellerに文字入力の予測変換システムを実装し，日本語文章入力における入力速度の向上性能について検討を行ったところ，シミュレーションでの実験では判別率100％で41％，判別率80％で48％文字判別回数を削減することができた．また，実際の脳波を用いた実験では，被験者全体の平均で21％，最大で33％文章入力における所要時間を削減することができ，これによりシステムの有用性が確認できた. Brain-Computer Interfaces (BCIs) are promising technologies that control computers by thoughts, and they are used to restore control and communication for severely paralyzed people such as those with amyotrophic lateral sclerosis (ALS). Moreover, BCIs can be appealied to healthy people as well. The P300 speller is one of the BCI applications, which uses the P300: an feature of electroencephalogram (EEG), and it allows users to select letters just by thoughts. The P300 speller presents the user with a matrix containing letters and numbers. The user attends to a character to be communicated and the rows and columns of the matrix are briefly intensified randomly. The intensification of the attended character is served as a rare event in an oddball sequence and it elicits a P300 response. The P300 speller detects the character with the elicited P300 response. However, due to the low signal-to-noise ratio of the P300, signal averaging is often performed, which improves the spelling accuracy but degrades the spelling speed. Predictive text, implemented in the most mobile phones, enables users to spell with fewer key presses; thus, it could improve the spelling speed of the P300 speller. This paper implements a predictive text to the P300 speller, and examines how much the spelling speed for Japanese text is improved. In result, the input time was reduced 21% on an average, 33% at the maximum in the experiments using EEG and th e usability of the proposed system was confirmed. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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