2024年度 人工知能学会全国大会（第38回）
2024年5月28日〜5月31日アクトシティ浜松＋オンライン
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[4N1-GS-1-01]Retention機構に基づく頭蓋内脳波の分類とBMIの構築
〇長嶋 隼矢1、兼田 寛大1、飯田 紡1、田口 美紗2、平田 雅之2、杉浦 孔明1(1. 慶應義塾大学、2. 大阪大学)
キーワード：
頭蓋内脳波、BMI、Retentive Network
筋萎縮性側索硬化症や筋ジストロフィーにおける発話障害は，患者とのコミュニケーションを大きく制限し，日常生活や社会参加に深刻な影響を及ぼす．頭蓋内脳波ベースのデコーディング技術によるコミュニケーション支援は，発話障害のある患者の日々のコミュニケーションを助け，彼らの社会的なつながりと生活の質を支えるために極めて重要である．本研究では，運動想起時における頭蓋内脳波の分類において，電極間の特徴量抽出に特化した畳み込み層およびretentive networkを組み込んだブランチ構造を組み合わせた新しいアーキテクチャを提案し，提案手法が分類精度において全てのベースライン手法を上回る結果を得た．