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J-GLOBAL ID：201602283323089707   整理番号：16A1209661

ブロック項分解に基づくEEGアーチファクトのマルチウェイ解析【Powered by NICT】

Multiway analysis of EEG artifacts based on Block Term Decomposition

著者 (6件)： Goh Sim Kuan (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, 4 Engineering Drive, 117583, Singapore) ,  Abbass Hussein A. (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Canberra, ACT 2600, Australia) ,  Tan Kay Chen (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, 4 Engineering Drive, 117583, Singapore) ,  Al-Mamun Abdullah (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, 4 Engineering Drive, 117583, Singapore) ,  Guan Cuntai (Brain-Computer Interface Laboratory, Institute for Infocomm Research, 1 Fusionopolis Way, 138732, Singapore) ,  Chuan Chu Wang (Brain-Computer Interface Laboratory, Institute for Infocomm Research, 1 Fusionopolis Way, 138732, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IJCNN  ページ： 913-920  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)から記録された神経情報は脳異常,認知的モニタリングなどの診断のための新しい可能性を提供する。しかし,瞬目と筋肉運動のような多くのアーチファクトは,EEGデータに影響を与え,汚染する。アーチファクト除去のための提案された伝統的技術は,二方向データにアーチファクト,(空間 時間)を同定したが,EEGデータ(空間x時間xスペクトルx条件x試験)の多次元的性質は見落とされている。本研究では,拡張されたEEGテンソル(空間x時間xスペクトル)上の多元分析/テンソル因数分解の利用は,連続ウェーブレット変換から構成され,アーチファクト除去のためのランク-(L_r,L_r,1)のブロック項分解(BTD)を用いてを調べた。自発的に,時には不随意によって一般的に生産されるアーチファクトを研究するために八種類の注意深く設計した実験,被験者を用いた挙動を行い,解析した。BTD分解後,artifacted成分は空間的および時間的特性を使用して自動的に同定された。提案法から再構成した信号はアーチファクトを抑制するが,検討した八種アーチファクトの信号集合組織を保持していた。Copyright 2016 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： 因数分解 ,  脳波 ,  集合組織 ,  スペクトル ,  高次元 ,  テンソル ,  *アーチファクト ,  再構成
準シソーラス用語： 被験者 ,  連続ウェーブレット変換 ,  アーチファクト除去 ,  瞬目 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分解 ,  EEG ,  アーチファクト ,  マルチ ,  解析