研究背景及目的 近年では、脳-コンピュータインタフェース（Brain-Computer Interface、BCI）システムが神経工学および神経科学の分野で広く応用され、脳波（Electroencephalogram、EEG）は中枢神経系の異なるニューロン集団の活動を反映するデータツールとして、これらの分野で重要な研究テーマとなっています。しかし、EEG信号は低空間分解能、高時間分解能、低信号対雑音比、および個体差が大きいという特徴があり、信号処理および正確な分類において大きな課題となっています。特に運動想像（Motor Imagery、MI）というEEG-BCIシステムの一般的なパラダイムにおいて、異なるMIタスクのEEG信号を正確に分類することは、BCIシステムの機能回復およびリハビリテ...