文献

J-GLOBAL ID：201702212044424974   整理番号：17A1772035

Riemann幾何学特徴を用いたEEGに基づくユーザ反応時間の推定【Powered by NICT】

EEG-Based User Reaction Time Estimation Using Riemannian Geometry Features

著者 (6件)： Wu Dongrui (DataNova, Clifton Park, NY, USA) ,  Lance Brent J. (Human Research and Engineering Directorate, U.S. Army Research Laboratory, Aberdeen Proving Ground, Aberdeen, MD, USA) ,  Lawhern Vernon J. (Human Research and Engineering Directorate, U.S. Army Research Laboratory, Aberdeen Proving Ground, Aberdeen, MD, USA) ,  Gordon Stephen (DCS Corporation, Alexandria, VA, USA) ,  Jung Tzyy-Ping (Swartz Center for Computational Neuroscience, University of California at San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Lin Chin-Teng (Centre for Artificial Intelligence, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Ultimo, NSW, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 25  号： 11  ページ： 2157-2168  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： Riemann幾何学は多くの脳-計算機インタフェイス(BCI)分類問題に成功裡に使用され,優れた性能を示した。本論文では,初めて,BCI回帰問題,BCI応用の重要なカテゴリーに適用した。より詳しくいえば,ここでは,脳波(EEG)ベースB CI回帰問題のための新しい特徴抽出手法を提案した:最初のEEG試験の信号品質を増加させ,また,共分散行列の次元を低減するために使用されている空間フィルタと,Riemann接空間特徴を抽出した。大規模持続的注意精神運動覚醒課題で測定されたEEG信号から反応時間推定における提案した手法の性能を検証し,従来のpowerband特徴と比較して,接線空間特徴は根平均二乗推定誤差を4.30%~8.30%,推定相関係数を増やす比率は,6.59%~11.13%できることを示した。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： 特徴抽出 ,  空間フィルタ ,  相関係数 ,  覚醒 ,  脳波 ,  *反応時間 ,  計算機械 ,  インタフェイス
準シソーラス用語： 推定誤差 ,  脳波信号 ,  共分散行列 ,  信号品質 ,  *リーマン幾何学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： Riemann幾何学 ,  EEG ,  反応時間 ,  推定