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J-GLOBAL ID：201202222048642713   整理番号：12A1548114

皮質EEG同期化の主成分分析とHMMを用いた脳状態の分類

CLASSIFICATION OF BRAIN STATES USING PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS OF CORTICAL EEG SYNCHRONIZATION AND HMM

著者 (2件)： ROUTRAY Aurobinda (Indian Inst. Technol., Kharagpur, IND) ,  KAR Sibsambhu (Indian Inst. Technol., Kharagpur, IND)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.1  ページ： 641-644  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： 脳波の振動は様々な皮質間の基本的通信手段である。今回,脳波間の同期化または統合を測定する同期化尤度(SL)を考察した。まず,同期化情報をSL行列内に蓄積し,次に,SL行列の主成分を用いて任意瞬間の脳の状態を表現し,最後に,各時点のSL行列の主成分に対応する重みベクトルの時系列に対して隠れMarkovモデルを適用して脳状態を分類する。健常被験者の睡眠不足時脳波に対する脳状態を70%の精度で分類できた。

シソーラス用語： 大脳皮質 ,  *脳波 ,  主成分分析 ,  隠れMarkovモデル ,  行列 ,  重みづけ ,  ベクトル ,  *パターン分類 ,  状態推定 ,  *パターン認識
準シソーラス用語： 同期化 ,  尤度

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 皮質 ,  EEG ,  同期化 ,  主成分分析 ,  HMM ,  脳 ,  分類