2-A18 オノマトペの内言における語形の違いがBCIパフォーマンスに与える影響

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関井汐織（明治大学），平野怜旺（明治大学），渡邊恵太（明治大学）

メンタルタスクベースのブレインコンピュータインターフェース（MT-BCI）は，特定の思考やメンタルイメージを用いて外部機器を制御できる．MT-BCIを制御するために，ユーザトレーニングが重要であり，ユーザは特定の脳波パターンを安定して生成する能力が必要である．我々は以前の研究で，オノマトペを用いた脳波制御訓練手法を提案した．この手法は，発話イメージをオノマトペで表現し，ユーザがこれを内言することで脳波制御を行う．本研究では，オノマトペの内言における語形の違いがBCIパフォーマンスに与える影響を調査した．本稿では，5種類のオノマトペの語形を内言した時の脳波データを計測する実験を行った．その結果，オノマトペの語形がBCIパフォーマンスに影響を与える可能性を示唆した．さらに，各オノマトペの語形において，反復型が最もイメージ想起しやすいことを示した．