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J-GLOBAL ID：201502202354662428   整理番号：15A1009731

リカレンスプロットを用いたNIRSデータの高次元空間への埋め込み

Can Recurrence Plots visualize task period in noisy NIRS data?

著者 (2件)： SUGAI Masako (Tokyo Denki Univ., Tokyo, JPN) ,  ADACHI Masaharu (Tokyo Denki Univ., Tokyo, JPN)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 150(NLP2015 67-80)  ページ： 47-52  発行年： 2015年07月14日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： NIRS(Near infra-red spectroscopy)は近赤外光により大脳皮質の賦活化を非侵襲的に測定する機器である。計測データは未知のベースラインと定数係数を含み,さらにはノイズが重畳し易い為,解析方法は十分に確立されていない。本研究ではNIRSの測定データを高次元へ埋め込み,リカレンスプロットを用いて運動課題時および休息時の可視化を行った。さらにリカレンスプロットから得られるヒストグラムを用いて検討した結果,課題毎に得られた統計量の間に統計学的に有意な差異を認めた。従って,リカレンスプロットはNIRSデータの内部に含まれる構造を可視化するだけでなく,統計学的差異を検出する有効な解析手法となる可能性が示唆された。(著者抄録)

シソーラス用語： *図化 ,  *近赤外分光分析 ,  高次元 ,  空間 ,  埋込み【写像】 ,  近赤外線 ,  大脳皮質 ,  活性化 ,  診断 ,  測定データ ,  基準線 ,  可視化 ,  ヒストグラム ,  統計量 ,  確率
準シソーラス用語： *リカレンスプロット ,  ベースライン ,  解析手法 ,  非侵襲的診断 ,  有意差

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (20件)：

• A. Torricelli et al., NeuroImage, 85, 28-50, 2014.
• A. Roe et al., Imaging the brain with optical methods, Springer, 2010.
• T. Takahashi et al., Influence of skin blood flow on near-infrared spectroscopy signals measured on the forehead during a verbal fluency task NeuroImage, Vol. 57, Issue 3, 991-1002, 2011.
• M. Sugai, M. Adachi, identification of scalp blood flow in NIRS data based on Granger causality, Proceeding of BIBE2013, Greece.
• S. Brigadoi, Motion artifacts in functional nearinfrared spectroscopy: A comparison of motion correction techniques applied to real cognitive data, NeuroImage, Vol. 85,181-191, 2014.

タイトルに関連する用語 (4件)： リカレンスプロット ,  NIRS ,  高次元 ,  埋め込み