PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a brain-computer interface using brain waves that can identify trial differences even from brain waves measured in a single trial.SOLUTION: The brain-computer interface has an independent component analysis execution part 12 for applying an independent component analysis to multichannel brain waves measured in a single trial to decompose them into independent components, an independent component projection execution part 13 for projecting each independent component onto each channel, a dipole analysis execution part 14 for applying a dipole analysis to the projected original multichannel brain wave data to estimate spatio-temporal features of brain activities related to each independent component, an independent component analysis/dipole analysis result storage part 15 for dividing the estimation results with respect to the time axis into three-dimensional data on estimated brain areas and trial frequency, and a brain activity pattern learning part 16 for applying a dynamic probabilistic network or three-way categorical data analysis to the three-dimensional data to learn a spatio-temporal pattern of brain activities corresponding to each trial.COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT【課題】脳波を利用したブレイン・コンピュータ・インタフェースにおいて、単一試行の下で計測された脳波でも、試行の違いを、計測された脳波から識別できるようにする。【解決手段】単一試行の下、多チャネルで計測された脳波に独立成分分析を適用して独立成分に分解する独立成分分析実行部12と、各独立成分を各チャネル上に射影する独立成分射影実行部13と、射影された元々の多チャネル脳波データにダイポール解析を適用し、各独立成分に関連する脳内活動の時空間的特徴を推定するダイポール解析実行部14と、これらの推定結果を時間軸に関して分割し、推定された脳内部位及び試行回数の3次元データとする独立成分分析・ダイポール解析結果蓄積部15と、この3次元データに動的確率ネットワークあるいは3ウェイ・カテゴリカルデータ解析を適用し、各試行に対応する脳内活動の時空間パターンを学習する脳活動パターン学習部16と、を設ける。【選択図】図1
