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J-GLOBAL ID：201202271041414937   整理番号：12A1554722

数認知の評価に対する高密度NIRS-利用BCIからの有効な特徴の抽出

EXTRACTING EFFECTIVE FEATURES FROM HIGH DENSITY NIRS-BASED BCI FOR ASSESSING NUMERICAL COGNITION

著者 (3件)： ANG Kai Keng (Agency for Sci. and Technol. And Res., Singapore) ,  YU Juanhong (Agency for Sci. and Technol. And Res., Singapore) ,  GUAN Cuntai (Agency for Sci. and Technol. And Res., Singapore)
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.3  ページ： 2233-2236  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： 高密度348チャネル近赤外分光法(NIRS)利用脳コンピュータインタフェイス(BCI)の特徴抽出法を提案した。Beer-Lambert則を用いて脳血流中のオキシヘモグロビン濃度を推定し,この推定値に共通平均基準空間フィルタリングを適用し,この結果と単回試行基本基準を用いて高密度単回試行NIRSデータから特徴を抽出し,相互情報量を用いて特徴を選択した。容易/困難な課題の分類精度は92%/73%であった。

シソーラス用語： マンマシンインタフェイス ,  近赤外分光分析 ,  オキシヘモグロビン ,  *脳血流 ,  *特徴抽出 ,  特徴選択 ,  パターン分類 ,  数 ,  相互情報量 ,  空間フィルタリング ,  *パターン認識 ,  生体計測 ,  信号解析
準シソーラス用語： 高密度 ,  認知 ,  脳コンピュータインタフェイス

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 認知 ,  評価 ,  高密度 ,  NIRS ,  BCI