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Study on Measuring Points of Systolic Blood Pressure Measurement by FBG Sensors.

Tsubasa Takagi, Hiroaki Ishizawa, Yuki Miyauchi, Atsushi Hattori and Yui Katsuragawa

Shinshu University

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v.pp.61-65.Nov.2012

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p. 11.pp. 20-23.pp. 35-36.pp. 67¶69.�£~

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Practicability due to optimization of surface reflected light in a non-invasive blood glucose level

measurement

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Hiroaki Ishizawa***

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100

150

200

250

300

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mat

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A

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B

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C

D

D

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E

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50

100

150

200

250

300

0 50 100 150 200 250 300

Esti

mat

ed v

alue

[mg/

dl]

Reference value [mg/dl]

Calibration data

Validation data

A

A

B

B

C

C

D

D

E

E

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(a) (b)

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SEP[%] 9 11

A zone 90.0% (9/10) 90.0% (9/10)

B zone 10.0% (1/10) 10.0% (1/10)

Attachimennt

PLSR results

EGA results

Table 2! !" 21 PLSR#$%&' EGA#$

900-1600 1100-1600

Factor 4 4

Correlation

coefficient0.60 0.53

SEC[%] 13 14

SEP[%] 11 9

A zone 90.0% (9/10) 100.0% (10/10)

B zone 10.0% (1/10) 0% (0/10)

Wave length[nm]

PLSR results

EGA results

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pp. 91-93(1994)

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第１２回日本生体医工学会甲信越支部長野地区シンポジウム

P300型 BCIの聴覚刺激のための合成音声の検討出來田竜也*，橋本昌巳**，大谷真**，香山瑞恵**

*信州大学大学院理工学系研究科，**信州大学工学部

A basic study on synthetic sound for auditory stimulus P300 based BCI Tatsuya DEKITA*, Masami HASHIMOTO**, Makoto OTANI**, Mizue KAYAMA**

*Graduate School of Science and Technology, Shinshu University, **Faculty of Engineering, Shinshu University.

1. はじめに

肢体不自由者のための意思伝達支援システムと

して，指さしによる文字盤活用や，装具に組み込ん

だマイクロ・スイッチなどそれぞれの運動能力に合

わせて作製したもの[1]があげられる．しかし，重度

の運動機能の低下が伴う場合には，脳波などを応用

した BCI(Brain-Computer Interface)の利用が期待さ

れている．

本研究では，聴覚刺激を用いた BCIにおいて直接

選択可能な音声を呈示音として用いるシステム構

築を目指して基礎的研究を行った．

2. 音声判別実験

BCI に使用する音声は複数の選択肢の中から迷

うことなく明確に認識できることが重要である．こ

こではテキスト読み上げソフトウェア

“AqTk2Demo”[2]を用いて作成した単音を呈示し，

正しく認知できるか検証した．

2.1. 実験方法

呈示音声は“AqTk2Demo”で作成した「あ」と

「か」で，作成パラメータはサンプリングレート

8000Hz，モノラル(量子化ビット数 16 bit)，聴取音

圧 60dB，長さが約 120 msである．音色として女声

(ar_rm3)と男声(ar_m5)の 2 種類を用いた．4つの音

声をオーディオインタフェース (UA-5

EDIROL:ROLAND) を介し，ヘッドホン

(SENNHEISER : HDA200)でランダムに各 20回呈示

し，「あ」又は「か」を回答させた．被験者は同意

の得られた 20代健常男性 4名である．

2.2. 実験結果・考察

正答率は被験者 A，Bが 100 %，被験者 C，Dが

97.5 %であった．被験者 C，Dは男声(ar_m5)の場合

に誤答した．内観報告として女声(ar_rm3)が聞きや

すさの点で優れているとの報告があった．この実験

よりテキスト読み上げソフトウェアを用いて作成

した音声は作成のパラメータによって正しく認知

でき，女声が聞きとりやすいことが示された．

3. P300成分導出実験

音声を用いてオドボール課題と四者択一課題を

行った．2 音以上の音声を呈示した場合に P300 が

誘発可能であるか確認することが目的である．

3.1. 実験方法

呈示音声は“CeVIO Creative Studio Free”[3]を用

いて作成し，「うえ」「した」「みぎ」「ひだり」を用

意した．今回このソフトを使用した理由は前回より

も音声の聞きやすさが向上したからである．作成パ

ラメータはサンプリングレート 48000 Hz，モノラル

(量子化ビット数 16bit)，聴取音圧 60dB，長さが約

250 msである．

図 1に実験システムを示す．音刺激は 1.0 secご

とにオーディオインタフェースを通し，密閉型ヘッ

ドホンを用いて被験者に呈示した．導出電極位置は

国際 10-20法に準拠し，正中前頭部 Fz，正中中心部

Cz，正中頭頂部 Pzとし，基準電極を両耳朶連結 A1

＋A2，接地電極(ボディアース)を Fpzとした．脳波

図 1 : 実験システム図

7

第１２回日本生体医工学会甲信越支部長野地区シンポジウム

は，Ag-AgCl 皿電極(NE-121B: 日本光電)により生

体アンプ(MME-3116:日本光電)に取り込む．雑音除

去のための帯域フィルタは低域で 0.53Hz，高域で

60Hzのカットオフ周波数，増幅率 100 μV/Vに設

定した．生体アンプの出力をデータ収録ボード

(DAQPad-6016: National Instruments)を介して，サン

プリング周波数 1kHz，量子化ビット数 16bit で PC

に取り込み，LabVIEW(National Instruments)で各種

信号処理を行った．また，アーチファクト除去のた

め眼電図を記録し，±50μVを超える電位が生じた

試行を分析対象から除外した．被験者には，標的刺

激を認知した場合にカウンタでカウントさせた．実

験はシールドルーム内の安静椅子座位で行った．

3.1.1. オドボール課題

音声刺激として 2種類の単語音(「うえ」「した」)

を用いた．刺激呈示頻度は 1:3のオドボール課題で

ある．各音声 3回ずつ標的刺激として計 6試行行っ

た．被験者は 20代健常男性 3名である．

3.1.2. 四者択一課題

音声刺激として 4 種類の単語音(「うえ」「した」

「みぎ」「ひだり」)を用いた．呈示頻度は 1:1:1:1

である．各音声 1回ずつ標的刺激とし計 4試行行っ

た．被験者は 20代健常男性 5名である．

3.2. 実験結果

3.2.1. オドボール課題

波形評価方法には，刺激前 100 msの平均値を基

線とし，その基線から P300 までの電位差を振幅と

して扱うベースライン法を用いた．評価のために潜

時 250 ms～500 msの陽性ピークを P300振幅として

計測した．

オドボール課題の脳波(Pz)例を図 2に示す．この

例では標的刺激の P300振幅が 11.6 μV，非標的刺

激の同じ時間帯の最大値が 3.0 μVであり，標的刺

激時に十分に大きな振幅が得られている．被験者 A，

B，Cの標的刺激振幅平均はそれぞれ 11.8 μV，7.1

μV，8.0 μV，非標的刺激振幅平均はそれぞれ 3.1

μV，1.3μV，0.9μV であり，いずれにおいても

P300成分が導出できたと言える．

3.2.2. 四者択一課題

四者択一課題の脳波(Pz)例を図 3に示す．オドボ

図 2 : オドボール課題脳波例(被験者 A Pz)

図 3 : 四者択一課題脳波例(被験者 A Pz)

ール課題と同じ潜時の範囲で最大値を比較すると，

標的刺激は 8.5 μV，3 つの非標的刺激の内で最大

の振幅は 5.0 μV であった．被験者 A，B，D，E，

F の標的刺激振幅平均は，最大で 7.8 μV，最小で

3.9 μV であり非標的刺激振幅平均は，最大で 4.5

μV，最小で 2.1μVであった．

3.3. 考察

オドボール課題では標的刺激時の振幅が十分大

きいことが示された．しかし，四者択一課題では，

標的刺激時の振幅が減少し，非標的刺激に対して十

分な振幅差が得られなかった．BCIへの応用を考慮

すると振幅差による判別は困難であると考えられ

る．

4. まとめ

四者択一課題では判別に十分な振幅差が得られ

なかった．今後は，振幅差が大きくなるような音声

のパラメータや実験条件について検討し，音声刺激

による BCIの構築を目指す．

参考文献

[1] 千島亮，奈良篤史，橋本昌巳，伊東一典“筋委縮性側索硬化症(ALS)者における意思伝達支援の現状と脳波応用の可能性”，生体医工，47(2)，190-198，2009．

[2] “テキスト読み上げソフト「 AqTk2Demo」”http://www.a-quest.com/demo/aqtk2demo.html

[3] “テキスト読み上げソフト「 CeVIO Creative StudioFree」”http://cevio.jp/about/

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[2] /012E3ý456"½»±pq78�9z

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<x=>9?@:AïB Vol.61 No.8Epp1096-1099,

(2007).

[3] ASUS, 8�?@8/�;C9?@: Xtion Pro

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[4] íîïð:;<;, http://www.algol.co.jp/

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