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J-GLOBAL ID：201702239336313567   整理番号：17A0159374

聴覚ERP機能脳ネットワークの特徴とSVMに基づく測Huang法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Lie Detection Method Based on Auditory ERP Functional Brain Network Characteristic and SVM

著者 (3件)： Chang Wenwen (School of Mechanical Engineering & Automation,Northeastern University) ,  Wang Hong (School of Mechanical Engineering & Automation,Northeastern University) ,  Hua Chengcheng (School of Mechanical Engineering & Automation,Northeastern University)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 7  ページ： 1757-1762  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： グラフ理論に基づく脳ネットワーク分析法は近年脳認知科学研究において非常に重要な役割を果たす。事象関連電位(EVENT-RELATED 能力,ERP)に基づく従来の測Huang法は,ある特定のチャネル上のEEG信号を解析するために,常に使用されている。従来の方法において,少数のチャネルを使用することによって,脳の全体の認知機能の特性を完全に理解することができないという欠点を克服するために,本論文では,脳のネットワーク特性に基づく測Huang法を提案し,聴覚刺激によって誘発された事象関連電位ERPを記録し,脳領域におけるマルチチャネルEEG信号を記録した。各誘導間の位相遅延指数を検討することにより、脳機能ネットワークを構築し、7種類の脳ネットワークの特徴パラメータを計算指標とする。嘘とノンイノセントリガンドプラットホームのネットワーク特性パラメータを分析し,サポートベクトルマシンを用いて実験データを分類した。提案した方法は高い判別精度を持ち,現在の判別法の平均値よりも優れており,本方法の有効性を証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  事象関連電位 ,  サポートベクトルマシン ,  グラフ理論 ,  チャネル ,  *聴覚
準シソーラス用語： 脳機能 ,  位相遅れ ,  マルチチャネル ,  脳領域 ,  聴覚刺激 ,  認知機能 ,  ネットワーク解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Electroencephalogram (EEG) ,  lie detection ,  auditory stimuli ,  wavelet packet ,  phase lag index ,  brain network

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 聴覚 ,  ERP ,  脳ネットワーク ,  SVM ,  研究