学習する天然ニューラルネット

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脳波を可視化してみた

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概要

  • 脳波を色を使って可視化してみた。
  • 脳波を採取するのには、Mindwaveを用いた

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  • 可視化には、Nanoleaf Auroraを用いた

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具体的には行動によって変わる時系列としての脳波を、光の系列で表現した。

脳波と表現の説明

脳波とは

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以上の性質を用いて、行動によって脳波が変わるのを今回は確認した。

脳波は時間的に変化する電圧の値である。しかし今回は、その時系列を周波数解析してある値を用いた。α波(8-13Hzの強度)、β波(14~25Hz)、γ波(26~70Hz)である。(ここのHz数は諸説あってわりと適当に書いてます。)

リラックスしているとα波が出るなどと言われるので、こうしたほうがいくらか意味のあるデータがとれそうである。

説明のために以下のように描くことにしよう。

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このとき、脳波の時系列の変化は以下のように表される。

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この例では、赤っぽい状態から青っぽい状態に遷移してほしい。むしろ、そうなるように可視化側でプログラミングをした。

結果

こんな感じで、動いた。

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起きているときは緑色や灰色が出ていて、閉眼すると青色や紫色が確認できる。 このときα波を青色に対応させていたので、まさにα波が出ているところを捉えていたのである。

難しかった点

Python環境の不一致

脳波計のライブラリはPython2系のものしかなく、可視化のAuroraのライブラリはPython3系のものしかなかった。 そのため、同一のファイルで完結させることができなかった。そこでソケット通信を用いて、Python2系で取得した脳波の値を、Python3系の可視化のプログラムへ転送する処理を行った。そこのすり合わせが非常にめんどくさい点であった。

測るたびに変わる脳波

また脳波も曲者であった。人によって傾向が全然違ければ、同一人物でも脳波計を装着し直すたびに傾向が変わってしまう。しかもこの傾向の変動は脳波の振る舞いと比べて、非常に大きかったため扱いが難しかった。そこで、装着するたびに、キャリブレーションのようなものを行う必要があった。この解決策までに至る過程と、この作業を行うプログラムを書くのが面倒大変だった。

ソースコード

「同じようなことをやるひとがいた場合、この苦労を味あわせたくない」と一緒に作業した人が言っていたので、Githubへのリンクをおいておく。 あまりきれいなコードではないが、参考になるひとがいることを祈る。

github.com