文献

J-GLOBAL ID：201702279839200514   整理番号：17A0214597

共通空間パターンアルゴリズムに基づく知的補綴制御のためのハイブリッドEEG EOGシステム【Powered by NICT】

Hybrid EEG-EOG system for intelligent prosthesis control based on common spatial pattern algorithm

著者 (5件)： Yang Junyou (Department of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning Province, China) ,  Su Xiaoying (Department of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning Province, China) ,  Bai Dianchun (Department of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning Province, China) ,  Jiang Yinlai (Department of Intelligent Robotics, The University of Electro-Communications, Chofu, Tokyo, Japan) ,  Yokoi Hiroshi (Department of Intelligent Robotics, The University of Electro-Communications, Chofu, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 1261-1266  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳波(EEG)と電気眼球図記録(EOG)を合併した新たに脳計算機相互作用(BCI)システムは,多重制御コマンドを用いた補綴制御を実現するように設計され,実現した。二つの異なる仮想作業に基づいて,時間 周波数スペクトルおよび脳地形マッピングは,事象関連同期/desychronization(ERS/ERD)を解析し,検証するために使用した。明らかに脳波の周波数帯域は共通空間パターン(CSP)アルゴリズムに基づいて選択し,サポートベクトルマシン(SVM)は,データの特性を分類した。BCIシステムの性能を改善するために,ERS/ERDの眼球運動およびEEG信号によるEOG信号を同時にハイブリッドB CIシステムの入力として提供された。実験室環境では,提案したシステムは多機能ロボット補綴で試験した。ロボットは軽量化と電力消費で低かった。両EOGおよびEEGを利用して,システム全体の認識精度は91.1%に達した。実験の結果は,運動イメージによって誘発されるEEG信号の特徴情報は明らかな空間的特異性を持つことを示した。このハイブリッドシステムは,上肢の異なる運動を認識することができるが,タスクを効果的に実行することができ,術者は自身のアームとして補綴を制御しやすい。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 軽量化 ,  電力消費 ,  周波数帯 ,  *補綴 ,  サポートベクトルマシン ,  脳波 ,  眼球運動
準シソーラス用語： ハイブリッドシステム ,  運動イメージ ,  認識精度 ,  多機能 ,  脳波信号 ,  事象関連同期 ,  周波数スペクトル ,  *空間パターン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 空間パターン ,  アルゴリズム ,  補綴 ,  EEG ,  EOG