深層学習による脳情報デコーディングに基づく風の心地よさ感定量化への挑戦

基于深度学习的大脑信息解码来量化风的舒适度的挑战

基本信息

批准号：
22K18842
负责人：
大風翼
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-06-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

1年目は、開けた屋外空間で実験参加者の脳波を取得しつつ、体感した風の主観的な心地よさ感を申告するアンケートを実施し、データを取得した。続いて、得られた脳波の信号源推定を行い、心地よさ感のアンケート結果と合わせて分析を行った。具体的には以下の通りである。１）屋外環境での脳波取得実験2023年10月に、東京工業大学すずかけ台キャンパスのグラウンドにおいて、体感した風の主観的な心地よさ感と脳波を取得する実験を行った。実験参加者は、20代の健康な男女とした。目を閉じて自然風を6秒間感じた後、風の心地よさ感などを回答する過程を1トライアルとし、計120トライアルを実験参加者に課した。この間、実験参加者は、脳波計を装着し、電極を国際10-20法に則って配置した64個の電極で脳波を取得した。周辺の環境は、3次元超音波風速計、温湿度センサー、グローブ温度計を用いて計測した。実験中、実験参加者にはノイズキャンセリングイヤホンを着用させ、環境音の影響を受けないように配慮した。２）脳波解析取得した脳波データに対して、独立成分分析を用いたダイポール推定により信号源推定を行った。参加者が目を閉じて風を感じている6秒間の脳波データを解析の対象とし、心地よさ感の申告の偏りで2標本検定が成り立たないデータは、解析対象から除外した。独立成分クラスタリングによって複数の参加者に共通の性質を持つ独立成分をクラスターに分け、風を心地よく感じたのときとそうでないときの脳波の独立成分のパワースペクトル密度を求め、各々の周波数帯域で平均値に統計的に有意な差があるか、対応のある2標本t検定を行った。分析の結果、後頭の領域などにおいて、有意差あるいは有意傾向がみられた。

第一年，我们通过在开放的户外空间中收集实验参与者的脑电波并进行问卷调查来收集数据，其中参与者报告了他们对风的舒适度的主观感觉。接下来，对所获得的脑电波的信号源以及舒适度调查问卷的结果进行估计和分析。具体而言，详细如下。 1）室外环境中的脑电采集实验 2023年10月，我们在东京工业大学铃挂台校区操场进行了一项实验，以获取风和脑电波所体验到的主观舒适感。实验参与者都是20多岁的健康男性和女性。其中一项试验包括闭上眼睛感受自然风6秒，然后回答有关风的舒适度的问题，总共120次试验。在此期间，实验参与者佩戴脑电图仪，用按照国际10-20法排列的64个电极记录脑电波。使用三维超声波风速计、温度/湿度传感器和球形温度计测量周围环境。实验过程中，参与者佩戴降噪耳机以避免受到环境声音的影响。 2）EEG分析通过使用独立分量分析的偶极估计对获取的EEG数据进行信号源估计。分析了参与者闭上眼睛感受风的 6 秒脑电波数据，并排除了因报告舒适度偏差而导致两样本测试无效的数据。独立分量聚类用于将多个参与者具有共同属性的独立分量划分为簇，计算风舒服时和风不舒服时脑电波独立分量的功率谱密度，并计算平均值进行配对的两个样本 t 检验以确定这些值是否存在统计上的显着差异。分析的结果是，在枕骨区域等区域观察到了显着差异或显着趋势。

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Neural correlates of sensing of wind strength: An EEG study

风强度感知的神经相关性：脑电图研究

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
The abstract of NEURO2022
影响因子：
0
作者：
Yasuhisa Maruyama;Ryuto Nakamura;Shota Tsuji;Kunio Mizutani;Yingli Xuan;Tsubasa Okaze;Natsue Yoshimura
通讯作者：
Natsue Yoshimura

脳波を用いた風の心地よさ感評価に関する研究（その1）人工気候室実験で取得した脳波データを用いた風の心地よさ感に関わる脳領域の推定

利用脑电波评估风的舒适度的研究（第1部分）利用人工气候室实验中获得的脑电波数据估计与风的舒适度相关的大脑区域