同済大学 / 電子与信息工程学院計算機科学与技術専業
Python とニューラルネットワーク(大学の卒論)
非侵入性EEGを用いて、画像・文字情報を脳波から分類するBCI研究を実施。4種類×12クラスの画像、文字情報、画像+文字短文を用い、計14セットのラベル付きEEGデータを収集。EEGNetを用いたCNNで分類精度の学習を行い、64電極の空間パターンとイベント関連電位(ERP)を活用したノイズ低減と特徴抽出を実施。研究成果は障害者向け人工肢制御や、感情・意図解析などBCI応用の基盤として有効。
