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J-GLOBAL ID：201702291747127586   整理番号：17A0241117

ARモデリング技法を用いたEEGに基づく聴覚状態検出【Powered by NICT】

EEG based hearing states detection using AR modeling techniques

著者 (3件)： Subramaniam Kamalraj (Karpagam University, Coimbatore, India) ,  Paulraj M P (SRIT, Coimbatore, India) ,  Divya B S (Karpagam University, Coimbatore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECBES  ページ： 513-521  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： 本論文では,EEG時系列信号のパラメトリックモデルを用いた被験者の聴力しきい値状態を決定するための簡単な方法を検討した。提案した自己回帰(AR)極追跡アルゴリズムは,極の位置を追跡し,被験者の上部と下部の聴力しきい値因子を抽出した。結果から,異常聴力被験者の聴覚いき値値は正常聴力被験者よりも約40~50%高かった。結果もARモデリングを用いて得た聴覚しきい値因子は20名を越えて,正常および異常聴覚状態を明瞭に区別していることを示した。得られた結果は有望であり,新生児,幼児,および重複障害のための聴覚いき値状態,音刺激に対する言語コミュニケーションと行動応答を欠く者を決定するために用いることができる。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： 幼児 ,  最小可聴値 ,  *モデリング ,  聴力 ,  *聴覚 ,  音刺激 ,  新生児
準シソーラス用語： 行動反応 ,  言語コミュニケーション ,  正常聴力 ,  追跡アルゴリズム ,  自己回帰 ,  被験者 ,  パラメトリックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 聴覚  (EJ13030M)

タイトルに関連する用語 (3件)： Ar ,  EEG ,  聴覚