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J-GLOBAL ID：201202258574962891   整理番号：12A1554359

ヒト脳磁気活動の定位に対する新しい多重カーネル学習重みづけ手法

A NEW MULTIPLE-KERNEL-LEARNING WEIGHTING METHOD FOR LOCALIZING HUMAN BRAIN MAGNETIC ACTIVITY

著者 (10件)： TAKIGUCHI T. (Kobe Univ., JPN) ,  TAKIGUCHI T. (Univ. Washington, USA) ,  IMADA T. (Univ. Washington, USA) ,  IMADA T. (Tokyo Denki Univ., JPN) ,  TAKASHIMA R. (Kobe Univ., JPN) ,  ARIKI Y. (Kobe Univ., JPN) ,  LIN J.-F. L. (Univ. Washington, USA) ,  KUHL P. K. (Univ. Washington, USA) ,  KAWAKATSU M. (Tokyo Denki Univ., JPN) ,  KOTANI M. (Tokyo Denki Univ., JPN)
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.2  ページ： 761-764  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： 多重カーネル学習(KML)用重みづけ手法を提案し,この手法によるパターン分類は脳磁気活動の母音判別と定位に有効なことを示した。このKMLは各一対の脳磁図センサから得た脳磁図振幅の分類境界と重みを同時に推定でき,推定重みはMEGの応答パターンの分類に対する対応センサの有用度を示す。特徴抽出を行った。大きな重みのセンサは主として言語領域を指示した。100~200msの潜時において73%の分類率を実現した。

シソーラス用語： *パターン認識 ,  脳磁図 ,  ヒト ,  重みづけ ,  *定位 ,  *磁気双極子 ,  パターン分類 ,  パラメータ推定 ,  多重化 ,  生体計測 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： Kernel学習法 ,  脳コンピュータインタフェイス ,  母音認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： ヒト ,  脳 ,  磁気 ,  活動 ,  定位 ,  多重 ,  カーネル学習 ,  重みづけ ,  手法