The ／aPanese
．
loumal 〔ゾPSI戸chonomic Science 2009，
Vol．
28、
No，
t，
44−
58原
著
論
文
聴覚 事 象 関連 電 位
へ の神 経
デ
コー
デ
ィ ング
の適
用
一
統計 的識 別手
法
の比
較
と脳
波分析 方
法 と し
ての評 価
一
1｝康
直
諸
上
嵜
井
松
之
＊・小
幸
＊・
小
冨
荒
豊
博
コ
愕
額市
和
子
昭
幸
噌
ー
粗
邦
山
隆
秀
隆
本
森
晃
松
大
充
が
炉
崎
宏
敦
此
井
巻
眇
豊 橋技 術 科 学大 学＊ ・理化学 研 究所＊2 ・作 新学 院 大学＊3 科 学 技 術 振 興 機 構＊4・
北 海 道 大 学＊5・
モ川 大 学＊6彦
＊3司
＊6Neural
decQding
of
auditory
event
−related
potentials
一
Comparison
of
statistical −classification
methods
and
characteristics
as
an
EEG
analysis
method一
Yasuyuki
INouE
＊，Akitoshi
OGAwA
＊2，Kota
ARAI
＊，Hidehiko
MATsuMoTo
＊3，Naoyuki
MATsuzAKi
＊，
Sachiko
KoYAMA
＊4，
Atsuhito
ToYoMAKI
＊5，
Takashi
OMoRI
＊6，
Takashi
MoRoToMI
＊3，
Hiroshige
TAKEIcHI
＊2， andMichiteru
KITAzAKI
＊Toyohαshi Lfniversit3，
of
TeChnotogy
＊，
RIKE ハ，
T ＊2，
Sakushin
Gakuin
乙／itiversity’
＊3，
ノ∬
RIS
TEX
＊4，
H｛〕lekaido
Universit
」，＊5，
and Tama9 αwα 伽 魏 宮s勿＊6
Our
aim was to predict the duration of a stirnulus，
which was a tone or a gap in a cor ユtinuoustone
．
from auditory event−
relatedbrain
potentials（neuraldecoding
＞．
We
also aimed to co【npareperformances across statistical c ］
．
assification methodsfor
prediction、
Wo found that thedecoder
performance was signincantly higher than the chance leve1
．
The nalve Bayes method 、vithprincipal
−
comporlent−
analysis prcprocessing （PCA
十NB
classification ）and the support−
vector−
mach ine method （
SVM
classi 丘cation ）revealed a higher perforrnance than the naive・
Bayes
method（
NB
classification ）alone，
Erroneous
classifications wered
［stributed inthe
neighborhood ofthe
correct class．
It is suggested that theS
▽M methodhas
an advantagefor
its
high
performancewithout parame しer optimization
，
whi ！e the PCA l NB methQd has an advantage for c ］arifyin．
g brain representation．
Statistical
c］assification is thus shown tobe
an effective rnethod for analyzing anEEG and cou 工
d
be
usefulfor
investigating
neural representatior ユof sensorylrlput
，
Key words ：event
−
related brainpotentiaL，
neurat decoding，
nalve Bayes mcthod，
principal compo−
nent analysis
，
supPort vector machineは じ め に
事 象 関 連 電 位
ある特 定の刺激や事 象に同 期 して生 じる 過 性の脳 電
位の変 動は事象 関連 電 位 （
Event−Related
brain
PQten・
tial；以降
，
ERP
）と呼ば れ る。
ERP
計 測は標 準 的な脳 波計を用い て 行 うこ と がで き る た めに
，fMRI
やMEG ，
NIRS な ど他の脳 機 能 計 測 手 法に比べ て装置の導入 や 運
＊
Toyohashi
University
ofTechnology，1−1
Hibarigaoka，
Tempakucho ，
Toyohashi，
Aichi
441−8580
1）本
研 究は
，
文部科 学 省グロー
バ ルCOE
プロ グラム 「イン テ リジ＝
ン ト セ ン シ ン グの フ ロ ン テ ィ ア （豊 矯 技 術科 学大学）」（井上 ）
，
科 学 技術 振興 機構 社会 技術研究開 発セ ンター
研究開発プロ ジェ クト「音 声 言 語 知 覚機構の 解 明と英 語 教 育法へ の展 開 」〔小山），お よ び 日産科学 振 興財団特別 研究 （北 崎）の助 成を受けて遂 行さ れ た。
井 上
。
他：聴 覚 事 象 関連電 位へ の神 経デコー
デ ィ ン グの適 用45
用が容易で あ る。 また，
計測 時における身 体 的な拘束が 少な く，
時間 分解能が高い とい う特長が あ る。 神経 生蹕 学や 生 理 心 理学の研究に おい てERP
は人 間の内 的 状 態 を 調べ るた めの ッー
ル と して利用 さ れ る。
例え ば，
刺 激 閾に近い聴 覚 刺 激の検 出課題 におい て，
実際の信 号の有 無にか かわらず 実 験 参 加 者が確 信を持っ て刺 激があっ た と判 断し た場 合の み P300 と呼ば れ るERP 波形が出現 し，
刺 激に対 する注意の強さによっ てP300
の振 幅が増加す るこ と が報 告さ れて い る（
Squires，
Squires，
＆ Hi1−
lyard，1975
；Sommer ，
Matt，
＆Leuthold．1990
）。 こ れは実 験 参 加 者の主 観 的な確 信 度や注 意を反 映 した成 分で あ る と考え ら れ， 適 切な 課題や行動 指標と組み合わせ る ことで脳における情 報 処理過 程を調べ ること が可 能であ る。 ERP 成 分
ERP
波 形はい くつ か の変 動 （頂 点や谷 ）で 構 成さ れて いる。 この変 動の大き さ （振 幅）や出現 す る までの 時間 （潜 時 ） は刺 激や実 験 操 作に よ っ て選 択 的に変 化 する こ と か ら，
計 測さ れ た ERP 波形は そ れぞ れ異な る複数の 神 経 細 胞 集 団の活 動に 由来す るい くつ もの 成 分が時 間 的， 空間的に重複した もの と考え ら れて い る。
ERP
を用いた研究で は， 実験に よ り得ら れ たERP
波 形につ い て特 定の刺 激や事 象，
実 験 操 作に よ っ て惹 起さ れ る特 徴的な頂点成分の同定を行い， その振幅や潜 時， 極 性を記 述する。
瑣点同定法と呼ば れ る こ の分 析 手法 は，
刺 激な ど に反 応 し て選 択 的に出 現 する頂 点 成 分の潜 時や振 幅，
極性の違い か ら，
そ れ らの成 分の 認知 的な意 味を考 察する もの である。 し た がっ
て，
頂 点 同 定 法によ るERP
の分 析は，一
定の潜 時で明 確な振 幅 を 示 す 電 位 活動に反 映さ れ た脳にお け る処理過程を 記 述 するの に適 する。 しかし，
頂 点同定 法で は，
明 確な頂 点 が 現れ ない処 理 過 程 （e．
g．
，
Picton，
Woods，
＆Proulx，
1978）につ い て，
十 分に記 述で きない
。
さらに，
電 位 変 化の個 人 差が大 き い 場合や，
眼 球 運動・
筋 電・
アー
チ フ ァ ク トな どによ り 十 分な加 算デー
タ数 を 得られない場 合，
アル フ ァ波 など の 背 景 脳 波 が 大 きい場 合に は，
頂 点 成 分の抽 出，
振 幅や 潜 時の計測が 困 難 にな ると考え ら れ る。
主 成分分析を 用 い たERP
の 分析 ERP 成 分の 同 定やアー
チ フ ァ ク ト除去 を 行う ための ヒ＝一
リステ ィ ッ クな分析手 法の ひ とつ と して主 成 分 分 析を適 用す る ものが あ る。 その方 法で は，
複 数の ERP 波 形か ら その振 幅の変 動を説 明する ための主要な要 素を抽 出 する （Donchin ，1966；Donchin ＆Heffey
，
1978；投石
，
1990
）。 主 成 分 分 析は，
多 変 量間の 相 関に基づい たデ
ー
タの要 約が 目 的で あるこ と が 多いが，
ERP 研 究で用い ら れて い る 主成 分分析で は
“
2
成 分法による因 子 分 析”
を意 味 すること が多い （Picton，
Bentin，
Berg，
Don−
chin
，
Hillyard，
Johnson ，
Miller，
Ritter
，
Ruchkin ，
Rugg
，
＆Taylor，
2000 ；入 戸 野，
2005 ）。 っ まり，
ERP を異なる複 数の成 分 （因 子）の組み合わ せで構 成さ れ る と 仮定し， 時 間的ま た は空間 的に重畳 し た ERP 成分を抽 出 するこ と が目 的で ある。 以 ドに
，
時 系 列 脳 波へ の主 成 分 分 柝 適用法の概 要を示 す。
ERP
を構成す る各 時 刻 点の電 位を軸と す る多 次 元 空 間を想 定 する と，
それぞ れの ERP 波 形は こ の多 次 元 空 間にお け る一・
点と して表さ れ る。 実験 参 加者， 計測部位，
実 験 条 件にっ い て集め ら れ た ERP 波 形の デー
タ集 合を こ の 多次 元 空間に表 現し， すべ て の デー
タの分散が最 大 にな る よ う な新しい軸を求め ることで，
第1
主成 分を得 る。
こ の軸に対して 直 交し，
かつ，
残っ た分 散が最 大に な る よ う な軸を第2
主成 分， 第3
主成 分と次々 と求めて い く。
実 際に は，
ERP の各 時 刻 点に関 する分 散 共 分 散 行 列を作成 し，
その冏有 値と固有ベ クトル を 求め るこ とで 計 算が行わ れ る。 主成 分 分 析の結 果，
元のデー
タに含ま れる情報の大 部 分は寄与率の大 きな上位の主 成 分に集中 す る た め， ヒ位の主成分だ け を用い るこ とで情報の要約 が 行わ れる。
ERP
研 究に お け る 主成分分 析 （主成分 法に よ る因 子 分 析 ） で は，
こ の主成 分を元の ERP の変 動を説 明 する 潜 在 的な要 因と考え る。
つ ま り，
各 条件で得ら れた個々 のERP
波形は，
これ らの要 因 住 成分 ）の足 し合わ せに よっ
て構 成さ れる。 それ ぞ れの主成 分に対す る成 分 負荷 量の波形的な形 態 を 調べ，
個々 のERP
波 形にこれ らの 成 分が どの程度 含ま れて い る か を検 討するこ とで 時間 的 に重 畳 した ERP 波 形から実 験 操 作に由 来 する成 分 を抽 出し，
個人 差に よ る ERP 波形の変 動や実験操作と無関 係なアー
チ フ ァ ク ト の除 去を行 うこと がで きる。
神 経デコー
デ ィング 近年，
大 き く 進展を遂げて い る ブレ イ ン コ ン ピ＝一
タイ ン タフェ
ー
ス （Brain−
CQmputerInterface
；以 降，BCI
） は，
心 理 的な活動を 反 映 する脳 活動デー
タ を直接 利 用して機 器を操 作する技術で ある 〔Wolpaw，
Birbau−
mer，
Hectderks，
McFarland ，
Pecleham，
Schalk，
Don −
chin，
Quatrano，
Robinson，
＆ Vaughan，
2000 ；Wol・
paw
，
Birbaumer，
McFarland，
PfurtscheHer，
＆ Vau・
gh且n，
2002 ；Mason ＆ Birch，
2003 ）。 BCI は，
脳 活 動に随 伴 する信 号を取り出し
，
そ の信 号を統 計 的 識 別 手 法・
機 械 学 習で解 析・
解 釈 するこ とに よっ て身 体 動作な し に46
基礎心理学研究 第28
巻 第 ］．
号BCI で は判 別 分 析やサ ポ
ー
トベ ク ター
マ シ ンな どの高 度なパ タ
ー
ン識 別手法 が 用い ら れてお り，
雑昔 除去処 理 な どに独 立 成 分 分 析や wavelet 解 析 等の特 微 抽 出 手 法が併 用 さ れ て い る（Blankertz
，
Muller，
Krusicnski，
Schalk，
Wolpaw ，
Schlog1，
Pfurtschel
工er，
Millan，
Schroder，
＆ Birbaumer，
2006 ；Wolpaw et aし2002 ）匚
，
医療分 野におい て は， 患者の状態 を
．
検査す るた め に脳 波の計 測が行わ れて おり
，
医 師や専 門の技 師がこれ らの脳 波 を 調べ ることで異 常の 有 無な どの 診 断を行う、
，
こ の よ う な脳 波鋸 ：別を自動 的に行う た めの 分 類シス テムが研 究されて お り
，
強 迫 性 障 害・
統 合 失 調 症や うっ 病の 診 断 （Hazarika，
Chcn ，
Tsoi，
＆Serge
ゴew，
1997；Sabeti，
Boostani
，
Katebi，
＆ Price，
20071 Kalatzis，
Pillouras，
Ventouras
，
Papageorgiou，
Rabavilas，
＆ Cavc｝uras，
2004
〕， て ん か ん 性 異 常 脳 波 の 判 別 （Walczak
＆Nowack
，
2001 ；Adeli，
Zhou，
＆ Dadmehr，
2003）へ の 利用 が 可能で あ るこ と が報告さ れ てい る。
これ らの統計 的識別 手 法
・
機 械学 習を利 用して脳 内の情 報 表 現 （brain representation ）を明 らか に しよ う と す るパ ラダ イム と して
，
神 経デコー
デ ィ ン グ が提 案さ れて い る （Haynes ＆ Rees，
2006 ；神 谷，
2006 ）。Kamitani ＆Tong
（2005，2006
）は，fMRI
を用いて視 覚野の 活 動を 調べ る ことで実 験 参 加 者の 見て い る線 分の方 位や運 動 方 向 を 高い精 度で推 定 するこ と，
そ し て相 反 する線 分の方 位や運動の方 向の う ち注 意を向けて い る ものを推定で き る こと を報 告し た、
，
方 位の推定 は V3a や MT よ り もV1 やV2
で 正 答 率が高 く，
運 動 方 向の 椎 定はV
ユ．
よ り も V3a や V4 で正答 率が高いな ど，
視 覚 皮 質の部 位に よっ て デコー
ディ ン グl！l
答 率が異な ることか ら， 脳に お け る 情報 表現解明の新しい研究手法と なる こと が指摘さ れて い るc ま た，Shige
皿 asu，
Miyawaki ，
KamiLani，
＆Ki−
tazaki （2008 ）は
，
視 覚情 報に 基 づ く進 行 方向 知覚 （Heading ）時の fMRI 画 像を用い て デコー
デ ィ ン グ を行 い，
V1，
V2 およ び V3 の デー
タを用い る場 合に は，
網 膜 上の オ プテ ィカル フ ロー
に基づ く進 行 方向が推 定される の に対 して ， hMT 十 の デー
タ を 用 い た場 合に は，
眼球 運 動に依 存し ない進 行方 向が推定で き るこ と を示し た。 他 ｝こも，
顔 とそ れ 以外 の 物 体の カ テ ゴ リ識別 （Haxby，
Gobbini
，
Furey，
Ishai，
Schouten，
＆ Pietrini，
200上），
カー
ドゲー
ム 時の 嘘 識 別 （Davatzikos，
Ruparel，
Fan ，
Shen
，
Acharyya，
Loughead ， Gur，
＆ Langieben，
2005
），
視野闘 争 時の知 覚 内 容の識 別 〔Haynes
＆Rees，
2005
），
奥 行 き知 覚 の 識別 （Preston，
Li，
Kourtzi，
＆Wclchman ，2008
）な ど がfMRI
を用い て行わ れて い る。こ れ らの結果は
，
複 数ボ クセ ル に表現 さ れ るfMRI
イメ
ー
ジン グデー
タを 脳 活 動パ ター
ンと して分 析 し，
刺 激や 知 覚 状態 との 相 関か ら識 別 関 数を作 る こ とに よ る
（Yamashita
，
Sato，
Yoshioka，
Tong，
＆ Kamitani，
2008 ）
。
本 研 究の 目 的一
方，
脳 波に対 する神 経デ コー
デ ィ ン グの適用 は，
fMRI
研 究に比較する と， 前 述 し た臨床 的な もの以 外は それほ ど行 われて いない。 fMRI にお ける ボク セル の 空 間パ ター
ン に対 応す るの は，
脳 波で は時系 列 波 形で あ る と考え ら れ る。 そこ で，
本 研 究で は，
脳 波の時 系 列パ ター
ン に神 経デ コー
デ ィ ン グ手 法の 適用 を試み る，
， 脳 波 が時 聞 分 解 能に優れ る点を考 慮し，
異な る持 続 時 間の純 当刺 激，
ある い は連 続 純 首の途 中に無 音 区 間がある音 刺 激を聴取 して い る と きの脳波を計測し，
その 持 続 時 間 長 あ るい は無 音 区 間 長を脳 波か ら識 別 すること を試み た。 また，
提 示 刺 激とデコー
ディ ン グ結果 との対 応を 分析 し たc な お， 本研究で は，
脳 波 計 測 時に おい て実 験 参 加 者 の注 意を音に向けさ せず，
受 動 的な聴 取に と ど め た。
ま た，
音の長さにつ いての知 覚実 験 （知覚識別 ）は実 施せ ず，
神 経デ コー
デ ィ ングの識 別 対 象は，
物理刺 激の艮さ と した。 その た め， 本稿にお け る神 経デコー
デ ィ ング と は，
計 測さ れ た脳 活 動に基づ い て実 験 参 加 者に与え ら れ た感 覚 人 力を推 定 する こと を意 味 する＝
バー
ス ト的な純 音刺激について は， 刺激の オンセ ッ ト （立ち上が り）とオ フ セ．
ソ ト （消失）に反応 した ERP が 生じる こ とが報 告さ れ て い る （Hillyard ＆ Picton，
1978；Scherg，
Vajsar，
＆Picton，1989
；Pantev，
Eulitz，
Hamp −
son ， Ross
，
＆ Roberts，
1996｝n こ の ERP は音 響 環 境の変化 を捉え る処 理 を 反 映し てい る と考え ら れ て お り（
Pan −
tev et al．
，
1996 ；Watari，
Lutter，
Chen，
＆ Maier，
2007 ），
そ の発 生 源や牛 理 的な機 序 〔Hari
，
Pelizzonc， Makela
，
Hanstrom ，
Leinonen，
＆Lounasrnaa，
1987；Scherg
eta
．
1．
，
1989 ；Pantev et al．
，
1996；Noda，
Tonoike，
Doi，
Koizuka
，
Yamaguchi，
Seo，
Matsum 〔〕to，
Noiri，
Takeda，
＆ Kubo
，
1998），
発達過程 〔Watari et al．
，
2007 ）に関す る議論が行わ れて い る。 こ れ に対 して， 連 続 純 音中の 間 欠 的な無音に対する聴 覚ERP
は ほ と ん ど調べ ら れて い ない。 連続す る 純音 中の無 音 区間は，
主 観 的 には同じ長 さの純 音と同 様ひ と ま と ま りの 「図 」と して知 覚さ れ る が，
音 響 的には純 音の オフ セ ッ トと オン セ ッ トの組み合 わぜ で あるt，
そ の ため，
無 音 区 問が短け れ ば複 数の ERP 成 分が重 畳 し て観 測さ れ る可 能 性が あ る。
神 経デコー
ディ ング を 用い た脳 波の分 析で は，
脳 波につ い ての 事 前 知識を用い る こ と な く， 計測さ れ た脳 波デー
タ中に識別 対象にっ い ての情 報が どの程 度含ま れて い る か を識別性井 上
・
他：聴 覚 事 象 関 連 電 位へ の神 経デ コー
デ ィ ングの適 用47
能と して評価す る。 した が っ て， 本 研 究で 用い る よ うな 刺激か ら惹 起さ れ，
頂点同定 法の適用が難しい 複数の ERP 成 分が重 畳 する事 象や ERP 成 分の変 化が緩 慢な事 象の分 析に有効で あ る と考え ら れ る。
小川・
小山・
大 森・
諸 富 （2006）は，
ERP 波 形に統計 的識別を用い るこ と で頂点 同定法と併 用 可能な ERP の 特徴分析手 法を提案して い る。 特に，
学習 率な どのパ ラ メ タ設 定の必 要が な く，
非専 門家で も容 易に使用 可能なナ イ
ー
ブベ イ ズ法 （Domingos
＆Pazzant，1997
；Duda ，
Hart，
＆ Stork，
2000 ）を 聴 覚 ERP デー
タに適用 し，
統 計 的 識 別 器の正 答 率か らERP
分類のた めの特徴量 を抽 出で きる可 能 性を示し た。
本 研 究で は，
小 川 らの提 案し た ナイー
ブベ イ ズ法を発展させ， ナイー
ブベ イ ズ法と主 成 分 分 析を組み合わ せ た分析，
お よ び，fMRI
を用いた デ コー
デ ィ ングにおい て一
般 的で あり，
識 別 性 能が高い と さ れ る サ ポー
トベ ク ター
マ シ ン （Vapnik ，1995
；Bur・
ges，
1998）を用い た分 析 も行い，
3種の統 計 的 識 別 手 法 間の 比較を行っ た。 ま た， 脳波の計測部位に よ る正答 率 の 違いを調べ る こ とに よ っ て，
脳 活 動の空 間 的 分 析を 行っ た。 これ らの結 果を踏ま え， こ の よ う な デコー
ディ ン グ手 法の適 用で脳 波か ら明らか にな る脳にお け る情報 表現 を検討 し た。
ERP
計 測 実 験2
種類の聴 覚 刺 激に対 する聴 覚 ERP を 計 測し，
各 刺 激の持 続時間の違い に よる ERP 成 分を調べ た。 方 法 実験参加者 実 験の 目 的 を 知 ら ない成 人25
名 （女性 13名，
男 性 12名，
平 均 年 齢22．
04 歳 ）が実 験に参 加 し た。 すべ ての実験 参 加 者は右利きで正常聴力 を有してい た。 刺 激 2種 類の聴 覚 刺 激，
すな わ ち，
持 続 提 示され た 純 音 （500Hz，
65dBSP
）に閙欠 的な無 音を挿 入し たGAP
刺 激 と無 音 状態 か らバー
ス ト的な純 音 を提 示す るTONE
刺 激 を 用い た。GAP
刺 激におけ る無 音 区 間とTONE
刺 激 に お け る純音 バー
ス ト区 間の 持 続時間 は ど ち らも8，16，
32，
64，
128，
256ms の 6水 準と し，
各 刺 激 の オ ン セ ッ トとオ フ セ ッ ト に は 5ms の ラ ン プ （た だ し，
持 続 時 間 81ns の と きの み，
3ms の ラン プ）を付けた （Figure
1
）o 装置 脳 波の計 測には，
ディ ジタル脳 波記録 計 （日本 光 電製， NeurofaxEEG −1100
）を用いた。 電 極を国際10−20
法に墓つ くFz，
Cz，
Pz，
T3 ，
T4
の5
ヵ所と左 右の 乳 様突起 （Ml ，
M2 ）の2
カ所の 計 7ヵ所に配 置し，
鼻尖 を基 準 電 極と し た（Figure 2） 。電 極 間 抵 抗はすべ て 5k Ω 以下と し， 標 本化 周波数 1，
000Hz
で記録した。 記録時 にO．
16
Hz
か ら30Hz
の帯域 通 過フ ィ ル タ を適 用し た。 手 続 き GAP 刺 激と TONE 刺 激は，
それぞれ別の実 験ブロ ッ ク と し た。
実験 参 加者は防音室内で ヘ ッ ドホ ン を着 用し，
聴 覚 刺 激 （GAP 刺 激ま たは TONE 刺 激 ）を 聴 取し た。 約 1，
000 s の実験ブロ ッ ク内において， 6 種 類の持続時 間 （8，16．
32，64，128，256ms
）を持っ聴覚 刺GAP
Condition
榊
三
1
黼
8 ＿256ms
1
羅騨
騨
齶
1
！
「
〜
ー
1
TONE
Condition
一一
→
囃
點
PS 鵬仁
蠍
Figure 1
．
Schema of auditory stimuli．
GAP
stimulus （Top ） wasintermittently
temporal short gap on continuous pure tone
．
TONE
stimulus （Bottom
＞was toneburst
onquietude
，
Both
conditionshad
sixlevels
of
durations
（8，
］6，
32，64，
128，
256 ms ）．
Onset
and offset of tones were smoothed by ramp
．
Nose
Tip
（Reference
）toid
） Figure 2．
Arrangement of electrodes on parti−
cipanVs scalp
．
Participants
’
electroencephalograms were recorded at seven e 】ectrodes based on IO−
20system
，
Reference electrode was putted Qn48
基 礎心 理学研 究 第28
巻 第1
号GAP
Conditior1
§
一
，T3
と彊
豈左
， 旨黜
1i
署 o
l ⊃ 1
．
哩 1羣
・＿
裡
＿
一 一一
ieo O 100 300 500 LatenGy（ms ） ZF 5 0 5（
＞30
で 羣 詈 く 50
5
（
＞3
。 で 召＝
α E く峯
5G
5
（
〉 員）
。 で 畫 き く16ms
−
64ms −
256ms
一
§
一
，T4
通晝
豈匿
3
員一
5 湖萋
且E
＿
一
一一
100 D10e 300 Latency（ms ） 500−
100 0iOO 300 500 Latency〔ms ）”
！”
ONE
Condition
50
5
〔
〉 虱）
O 鳴 コ 赳一
Ω 蟇 く 50
5
コ
（
〉 畏）
O 層 コ 醒一
Ω ∈ く職
囲…
…
剛
、
｝
V
麒羹
50 5
ア
（
〉 互）
ω
コ
コ
謂 五 ∈ く 5D 5
（
〉 互）
碧 コ 裾 五 E く 50
5
コ
（
〉 這）
コ
コ
扈 五 E くFz
…
…
Gzi
…
一 一 一16ms −
64ms
−
256ms 一
50
5
（
〉 試）
o η コ ρ ＝ ユ 巨 く 50
5
〔
〉 員 V Φ で コ ゼ【
ユ E くT4
一 一 一一
100 0 100 300 50D−
100 0 10D 300 500−
10D O 10D 300 500Lateney（ms ） Latency （ms ） LatenGy（ms ）
Figure
3．
Results
ofERP
recordings．
激を 2
．
8s か ら3，
2s の ラ ンダム な間 隔で ラ ン ダム順に そ れぞ’
れ 60 回 繰 り返し提 示 し た。
音に対 する注 意が脳 波 に与え る 影 響 を統 制す る た め，
実験 参加者は同 時にス トー
リー
のあ るアニ メー
シ ョ ン映 画の音 声を消し た映 像 の み を鑑 賞 し，
音に注意 を向けな い よ う教 示さ れ た。
分 析 計 測さ れ た各 実 験 参 加 者の脳 波をオ フ ラ イ ンで 処 理 した。
7 ヵ所の 各 電 極か ら計 測 さ れ た脳 波に っ い て，
持 続 時間6
水 準ご と に刺激 提 示 前100ms
か ら提示 後500ms
まで の デー
タ区 間を60
試行 分取り出して 加 算平均を行っ た後，
刺 激 提 示前100ms
か ら提示直 前ま で の平均電位を 全体か ら差 し引い た。 な お，
各試行の脳 波を目視し，
ま ば た き な どに起 因 するアー
チ フ ァ ク トが 混 入 し た試 行は加 算 平 均に加え な か っ た。
結 果GAP
刺 激 条 件お よ びTONE
刺 激 条 件にっ い て，
計沮rI 部 位ご とに求め た実 験 参 加 者 25名のERP
の総加算 波 形を，
簡 便のた めに持 続 時 間に関して 16，
64，
256ms
の 3水 準だ け図 示し た （Figure 3）。
GAP 刺 激 条 件は持 続 時 間に よ っ て ERP 波 形の形 態 が 異なっ た。
すべての持 続 時 間で共 通 した成 分として潜 時 100 エns 付 近 に陰 性成分 が観 察さ れ，
また，
持 続時 間 ご と に潜 時の異 な る成 分が 現 れて お り，
波 形の 形 態はそ れ ぞ れ異なっ て い たD−一
方，
TONE
刺 激 条 件は持 続 時 問 に よ るERP
波形の形態の 差 が小さ かっ た。
GAP
刺激条 件と同 様に TONE 刺 激 条 件で も潜 時100
ms 付 近の陰 性 成 分 （M1，
M2 で は陽 性 ）が共 通して観 察さ れ，
そ の振 幅は GAP 刺 激 条 件よ りも大きか っ た。
持 続 時 間に よ る井上
・
他：聴 覚 事 象 関 連 電 位へ の神 経デコー
デ ィン グの適 用 49 頂点成分の 振 幅や潜時の差は小さく，
波 形はほぼ同 じ形 態で あっ た。
聴
覚ERP
の統 計 的 識 別分析 こ こ で は，
“
ナイー
ブベ イズ法”
，
“
主 成 分 分 析とナ イー
ブベ イ ズ法 とを 組み合 わせ る方 法”
，
およ び“
サ Pt一
トベ ク ター
マ シ ン”
の 3種 類の統 計 的識別 手法を用い て，ERP
デー
タか ら聴 覚 刺 激の持 続 時 間 を 統 計 的に識 別 す ること を 試 み た。
ま た，
その 過 程で抽 出さ れ るERP
を 構 成 する複 数の成 分にっ い て，
聴 覚 刺 激の持 続 時 間との 関 連につ い て分 析した。
さ らに，
3手 法の識 別 性 能を比 較 検討し た。 入 力デー
タ 脳波計 測実 験に よ っ て得ら れ た計 2，
100 サ ンプ ル （聴 覚 刺 激2
条 件 ×7電 極×持 続 時 間 6 水準×実 験 参 加者25
名 ）のERP
波 形 （500
次元，
時 系 列デー
タ ） を識 別 器に与え た。GAP
刺 激 条 件とTONE
刺 激 条 件は，
別 個 に識 別 器 を設 計 し，
分 析 し た。
識 別 器の作成 神 経デ コー
デ ィン グで は，
計 測さ れ た神 経 活 動を入 力 して実験参加者の知覚な ど の心理状態を出力 する識別 器 と呼ば れ る関数を作成す る。 識別 器は識別対象を最も効 果 的に分 類 する ように入 力デー
タを統 計 的に分 析 して作 成す る。 こ れ を識別 器の学習と呼ぶ。 本研究で用い た識 別 器は，
聴 覚 刺 激の持続時 間の違い （8，
16，
32，
64，
128，
256ms ）を 分 類 するよ う学 習 を行 っ た。
また，
GAP 刺 激 とTONE
刺激は異 な る識別 器を作 成 し た。 っ ま り，
GAP 刺 激の識 別 器は無 音 区 間の長さ を，
TONE 刺 激の 識別 器は純 音バー
ス トの長さをそ れぞ れ 推 定 し た。 各 識別 器へ の入 力デー
タ は，
脳波計測実験に よっ て得 られた電 極・
刺 激 持 続 時 間・
実 験 参 加 者 ご と計1
，050
サ ンプル （7
電極×持続 時 間6
水準×実 験 参 加者25
名） の ERP 波 形 （500 次 元，
時 系 列デー
タ）で あっ
た。 た だ し，
後 述 する よ うに，
識 別 性 能の評 価に は Leave−One ・
Out
交 差 検 定 法を用い た。
っ ま り，24
名の デー
タ を用い て 識 別 器を作 成 （学 習 ） し，
残 り1名の デー
タを 識 別 （テス ト） するこ とを 25 名の全デー
タに対 して行っ た。
識 別手法 識別 器 の性能は．
一
般 に 入力デー
タ に依存 し， 入力デー
タ が識 別 対 象に関 する情 報 を ト分に含んでい る場 合，
識 別 器は機 械学 習によっ
て その 情 報を抽 出し，
良 好な識 別 結 果を得るこ と がで き る。 本 研究の場 合，GAP
刺 激 条 件 ま た はTONE
刺 激 条 件の 聴 覚 刺 激の 無 音 区 間／持 続 時 間の違いを反 映 する情 報 （成 分 ）が ERP 波 形に多 く含 ま れて い る ほど識 別 器の性 能は高 くな ると考え ら れ る。
しか し，
識 別 器の性 能は学 習ア ル ゴ リズム によっ て も変 化す る。 学習ア ル ゴ リズム によ る識別性 能の違い を検 討 する た め，
ナ イー
ブベ イ ズ法とサ ポー
トベ ク ター
マ シ ン の2
種 類の識 別 手 法に基づ く識 別 器 を独 立に作 成 し，
両 者の性能を 比較し た。 ま た，
ナ イー
ブベ イズ法にっ いて は，
前 処 理と して主 成 分 分 析を導 入 す る新 手 法を検 討に 加え た。 ナ イー
ブベ イズ法 ナ イー
ブベ イ ズ法は，
入 力デー
タ に対す る独 立 性の仮定 とベ イ ズの定理 に某つい た単 純な識 別 手 法であ る（
Domingos
＆Pazzani，1997
；Duda
et al．
，
2000 ）。
学 習バ ラ メ タ は各ク ラス に属 する サ ンプル デー
タの平 均と分散だ けで あ り，
概念的には各クラス の 平 均 ERP 波 形をテ ン プレー
トと して学習 し，
未 知の ERP 波形と テ ン プ レー
トとの類 似 度に基づい て識 別を 行 う もの で あ るe 実 際に は、 識 別は未 知の入力デー
タに 対す る各クラス の対 数 尤 度 を 比 較 して 尤 度が最 大の ク ラ スを分 類 結 果と して 出 力す る。 各 電 極のERP
波 形デー
タ ごと に尤 度が求ま るた め，
全 体で の識 別 性 能を調べ る 際には各 電極の対 数尤 度の合 計値 （尤度の 積）を用いて 分 類を行い，
計 測 部 位ご との識 別 性 能を調べ る際に は そ れぞれの尤 度を用い て分類を行っ た。 し か し，ERP
波 形の よ う な時 系列デー
タ は時間的に 接 近した要 素 聞の相 関が大 き く，
独 立 性の仮 定が満た さ れ ていない ため， ナ イー
ブベ イズ法の入 力デー
タ と して ERP 波 形は必ず し も適 切で はない。
そ のた め，
本研 究で は入 力デー
タ の前 処理 とし て主 成 分 分 析を導 入 する手 法 を提 案す る。1，
008
サ ンプル （電極7
ヵ所×刺激長6
水 準×実 験 参加 者 24 名 ）の ERP 波 形にっ い て 時 間 的な主 成分 分 析を 適 用 する こ と に よっ て，ERP
波形の時系 列 デー
タを主成 分得点デー
タ に変 換し，
上位次元の デー
タ だ けを 識 別に使 用し た。
な お，
主 成 分 分 析の後に回 転な ど は行わ な かっ た。 この よ うに して変換し た主 成分 得点 は無 相 関で あり，
独 立性を仮 定す る ナ イー
ブベ イ ズ法の 入 力デー
タとして は よ り適 切と考え ら れ る。
主 成 分 得 点 を 入力デー
タ と す るナ イー
ブベ イズ法の識 別は，
概念的 に は それぞれの ク ラス に含 ま れる各 主 成 分 （≒ERP
成 分）の大きさをテ ンプレー
トと して学 習し，
これ らの成 分の 含 有量の 違いに基づ いて識 別する もの である。．
主成 分 分 析の導 入によ る識 別 性 能の変 化を調べ る た め に，
ERP 波形デー
タを直接入 力デー
タ と して用い る従 来の ナ イー
ブベ イズ識 別 器と比 較 した，
、
サ ポー
トベ ク ター
マ シ ン サ ポー
トベ ク ター
マ シ ン （SVM ）は，
近 年，
パ ター
ン認 識の分 野に お い て注 目を集 め てい る識 別 手 法であり，
ク ラス間の マー
ジン （距離） が最 も大 きく な る よ うに分離 平 面の 学習が行わ れ る50
基礎 心理学研 究 第 28巻 第 1号 （Bishop，
2006 ）。 マー
ジン最 大 化 とい う明 確な基 準に 従っ て学 習が行わ れ る た めに サ ンプル デー
タ に対す る 過 学 習が起こ りに く く，
未 知の入 力デー
タに対 する汎 化 性 能が高い と 言 わ れて い る。 本来，
サポー
トベ ク ター
マ シ ン は2 ク ラス の分 類 問 題 し か扱うこと がで きないが，
通 常の 2 ク ラス識 別 器 を 複 数 組み合わせ る ことで 多ク ラ ス識別 器を実 現す る方法が提 案さ れて い る。 よく用い ら れ る方 法は，
ク ラス ご とに そ の クラス に属 する デー
タを 正 例，
そ れ 以外を負 例と す る サポー
トベ ク ター
マ シ ン を別 々 に 学 習さ せ る
1
対 多 他 方 式 （one−
versus・
the−
rest method ）で あ る （Vapnik，
1998）。
た だ し，
複 数の サ ポー
トベ ク ター
マ シ ン識 別 器を用い て未 知の 入 力を識 別す る 場 合，
それ ぞれの予 測 値が矛 盾し同 時に複 数の クラスに 割り当て ら れ る可能「生が あ る。 そのため，
与え ら れ た入 力デー
タに対 して それ ぞれのSVM
識 別 羅の予 測 値を比 較 し，
最 も大 き な 予 測値を 出 力 し た識別 器 を 全 体の予 測 値 と して用い る（Bishop，2006
＞。 本 研 究で は，1
対 多 他 方 式の 多ク ラ ス サ ポー
トベ ク ター
マ シ ン の実 装で あるSVMmuttictass
（Joachims
，2008
）を用いて識別を行っ た。 カー
ネルは最 も単 純な線 形カー
ネル と し た。
分 離 平 面の 決定は学習デー
タに対する誤分 類を 比較 的許 容す るソ フ トマー
ジン （Bishop，
2006
）によっ て行い，
学 習パ ラ メ タ の最 適 化は行わ なか っ た。
識 別 性 能の評 価Leave
−
One−
Out 交差 検 定 法に よ る正答 率を用い た。
これは，
サ ンプ ル デー
タ の う ち ひ とつ をテ ス ト デー
タと して 取り除き，
残 り を学 習デー
タ と して識別 器を作成す る。
そ の後，
テス ト デー
タを識 別 器に入 力した際に正 し い クラス に分 類さ れ る か ど う か を調べ る方法で あ り，
学 習デー
タとテ ス ト デー
タ は独 立で ある。 こ の手 続き を，
すべ てのサ ンプル デー
タをテス ト デー
タ とする場 合に関 して，
す な わ ちサ ン プル デー
タ の数だ け繰り 返 し適 用 す る こ とで，
サ ンプ ル デー
タ の．
般 的な 正答 率を評 価する こ と がで き る。 本研 究で は，
実 験 参 加 者25
名の ERP デー
タの う ち 1名の デー
タ を 除 外 し，24
名のERP
デー
タ で識 別 器を作 成 （学 習 ）し た後，
残り1
名のERP
デー
タ （無 音 区 間 長 ／持続時 間 長6水準） を識別 器に入 力し た際に そ れぞ れ 正 しい ク ラス に分 類さ れるか を調べ た。 各 無 音 区 問 長 ／持 続 時 間 長に対 応 する ERP デー
タがそ れぞ れ正 しい無 音 区 間 長 ／持 続 時 間 長に分 類さ れ た比 率 （nf25 ）を正答 率と し て識 別性 能の 指標と し た。 結果 識別性 能 評 価 従来のナ イー
ブベ イズ法で作 成 した識 別 器 （以 降，
NB 識 別 器 ），
主成 分 分 析を前 処理に導 入 し，
．
．
ヒ位 15次 元の主 成 分 得 点を用いたナ イー
ブベ イ ズ法で 作成 した識 別器 （以 降PCA
＋NB
識 別 器 ），
サ ポー
トベ ク ター
マ シ ンで作 成し た識 別 器 （以 降 SVM 識 別 器 ）の3
種 類につ いて，
持 続 時 間6
水 準の正 答 率 を 平 均した 全 体 的 傾 向を調べ た （Figure
4）D 次 元数の選択にっ い ては 後 述 する。 片 側二項 検 定に よ る統 計 的 白’
意 性 を 検 討 する と，
正 答 率22．
67
％ （25名×6
水 準の 150 サ ンフ ル デー
タ中，34
サ ソプルが正 答 ）以 上で チ ャ ン ス レベ ル （1f6・
＝
16、
67
％ ） よ り有 意 に高 い と判断 さ れ る （p
く．
05
）．
NB
識 別 器 の TONE 刺 激 条 件を除い て，
［E
答 率は チャ ン ス レベ ル より 有 意に高か っ た。TONE
刺 激 条 件よ り もGAP
刺 激 条 件 におい て正答 率が高かっ
た。 TONE 刺 激 条 件とGAP 刺 激 条 件の正 答 率の差 を 識 別 器 ごとに x2検 定で検 討 し た 結 果，
い ずれの識 別 器において もGAP
刺激 条 件の正 答 率はTONE 刺 激 条 件の正 答 率に比べ て 有 意に大 きか っ た （NB
識別 器： X2＝12．
61，
NB
⊥PCA
識別 器 ： X2；25，
93，
SVM
識 別 器：X2＝18．
49 ，
すべ てdf＝1，
p
く．
05）。 また，
識 別 手 法に よ る正 答 率に差が GAP 刺 激・
TONE 刺激の両方におい て認 め ら れ た （GAP
刺激： κ2π17．
22，
TONE 刺 激：X2＝
7．
14，
と もに df＝
2，
p＜．
05）。
ラ イ アン 法に よ る多 重 比較の結 果， GAP 剌 激条 件と TONE 刺激 条 件の いずれの場 合も，NB
識 別 器に比べ てPCA
⊥NB
識 別 器の ほ うが正 答 率は有 意に高く （p＜．
05），
主 成 分 分 析の適 用に よっ て ナ イー
ブベ イズ法の識 別性能が向上し た。
PCATNB 識 別 器とSVM 識 別 器につ い て は止答率 に差は ほ と ん ど な く，
識 別 性 能に違い は なかっ た。
識 別 手 法 （3
種 類）と刺激条件 （GAP
刺激TONE
刺激 ）に 100 5 0 5 7 52 」 o 擡 芻 “コ δ 甲 o も o 辷 oO 承 0Naive
Bayes Naive Bayes Support Vecter
without PGA with PCA MaGhine
Figi
ユre 4．
Rcsults of ERP classificatien forGAP and TONE condi しion
．
Nalve
Bayes without PCA classifier （Left）and
Support
Vector
Machinc classifier （Right｝
learned
origjnalERP
data
（500
factors
）．
Nai
’
veBayes
with PCA c】assifier （Ccntcr
＞ leamed princjpa！ component scores （15井上 ・他：聴覚事 象関連 電位へ の 神経デコ
ー
ディ ングの 適用 51 よ る正 答 率の違い を検 討する た め，
逆 正弦変 換法に よ る 2元 配置 分 散 分 析 （森・
吉田，
1990）を行一
・た と こ ろ，
刺 激条 件につ い ての 主効果が有意 であ っ た（X2・
−9．
54，
df
＝
−1，p
＜．
05＞が，
識 別 手 法にっ い て の主 効 果は有 意で は な く（X2・
＝3．
96，
（tf＝
2，
p ＝．
13＞， 交互作用もなか っ た （X2＝0．
21，
df＝2，p ＝
＝
．
90
＞り TONE 刺 激 条 件・
GAP 刺 激 条 件と もに ほぼ同 様の識 別 結 果を得た が，TONE
刺激 条 件は全体に正答 率が低 か っ た。
ま た，
TONE 刺 激 条 件はGAP
刺 激 条 件に比べ て持 続 時 間ご との識別 成績の 違い が小さ く，
脳 波の計 測 部 位ご とに識 別 器を作 成 して分 析 を 行っ た結 果 も．
部 位 に よ る識別成 繽の 違い はGAP
刺 激 条 件よ り小さ か っ た。 そのた め，
以降の分 析はGAP
刺 激 条 件の結 果の み につ い て記 述 する。 各 無 昔区 間 の識別 性 能 と 誤答パ ター
ンGAP
刺激条 件の各無 音 区 間 長に対応 し たERP
デー
タ が入 力さ れ た 際の識 別 器の反 応 傾 向を調べ て，
持 続 時 間の違い に対 す る識 別器の分類 精度と 誤答パ ター
ンを検 討し た。 Figure 5 にPCA
＋NB 識 別 器の結 果を示 す。 片 側二 項 検 定に よ る統 計 的 有 意 性 を 検 討 すると，
正 答 率32
％ （25
名の サ ンブ ルデー
タ中，
8 サンプルが ［E
答 ） 以 上で チ ャ ン ス レ ベ ル よ り も有 意に高い と判 断さ れ る（p
く．
05〕。 すべ ての 無 音 区 間 長 条 件につ いて，
正答 率はチ ャ ン ス レ ベ ル より有 意に高かっ た。
各 時 間 長 条 件の正 答 率 の 差をx2 検 定で検 討し た ところ， 正答率は無 音 区間 長 によっ て異なっ て い た （X2＝
25．
86，
df＝
5，
p〈．
05
）D ライ 100 75 50 25 ＝ o 顎8
田 。o 。o 』 O 承Stimu
［usDuration
：8ms
Correot
，一
＿ ＿ 一
＿ ＿ ＿ ．
1
送
9
与
00 32 64 128 256Predicted
Duration
（ms ） 100 75 50 25 に o 軍8
｝
士 。。 詔6
誤Stimulus
Duration
：16ms
CorreGt
↓＿ ＿ ＿ ．
．
一
一
一
．
．
ま
鯉 昏
00 32 64 128 256Predicted
Duration
（ms ） 100 5 0 5 7 5 2 匚 O一
習 口 O 弔一
の りり σ一
〇 ま Stimulus Duration：32msCorrect
」°
↑
畳〜
9
与
00 32 64 128 256 Predicted Duration（ms ） 100 5 0 5 7 5 2 ⊆ o 爭8E
ω 総6
承 Stimulus Duration：64ms CorreGt↑
亘〜
9
巨
00 32 64 128 256 Predicted Duration（ms ＞ 100 50 5 7
5 2 匚 O
一
制 眄 O 甲一
の 90 目」一
〇 翠 StimulusDuration
：128msCorrect
tp
≦
璽
一＿
、．
．
一
一
．
＿
一
一
．
．
00 32 64 12B 256Predicted
Duration（ms ） 100 75 50 25 ＝ 2 届 o 輕 。， 自。 』 O 器 00 StimulusDuration
：256ms
岬
Correct
一
短
〜
9
窘
一一
一
一一
一一
一一
一
＿
．
、．
32 64 128 256 Predicted Duration（ms ） Figure5．
Performance of dassiβersfor
each stimulusduration．
Outputs
of6・
classPCA
十NB
c！assifier were plotted，
When the predicted duration was identicai to the52 基 礎 心理学研 究 第 28巻 第 1号 ア ン法によ る多 重 比較の結 果
