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J-GLOBAL ID:201702212177327284   整理番号:17A1432088

EEG DABSを用いた行動状態を検出するための自動化アプローチ【Powered by NICT】

Automated approach to detecting behavioral states using EEG-DABS
著者 (17件):
資料名:
巻:号:ページ: ROMBUNNO.2017.e00344  発行年: 2017年 
JST資料番号: W3098A  ISSN: 2405-8440  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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皮質脳波(ECoG)信号には明確な周波数(脳波)でニューロンの同時発火から生じる同期局所電場電位により発生した皮質電気双極子を示した。異なる脳波は異なる行動状態に相関していたので,ECoG信号は複雑な挙動を検出するための新規戦略を提示した。プログラム,ECoG信号時系列による高速Fourier変換を進めている,(ユーザー定義)周波数帯域を移して,その分離と変動性の削減に正常化することを行動状態(EEG DABS)のためのEEG検出分析を開発した。EEG DABSは実験ECoG記録のセグメントはEEGの選択された制御パターンよりも有意に異なるパワーバンドを有する場合事象を決定した。イベントは,あらゆる時期と周波数バンドで同定し,プログラムによる出力グラフとして示した。事象の特定のパターンは,特定の挙動に対応している。所定パターンは行動状態のために選択した,EEG DABSは望ましい行動事象を正確に同定した。挙動の検出のための周波数バンド組み合わせの選択は,方法の精度に影響する。凍結のようなある種の挙動の全例はEEG DABSで発生したイベントパターンから正確に同定された。検出挙動を典型的にユニークな動物表現型は時間がかかり,信頼できない,および主観的プロセスを識別する視覚的に達成した。EEG DABSは慢性記録上の所望の挙動のためのEEG/ECoGの定義されたパラメータを用いた変動を除去する。EEG DABSはECoG信号から異なる行動状態を定量化するための簡単で自動化手法を提示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
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生体計測  ,  パターン認識  ,  東洋医学 
タイトルに関連する用語 (3件):
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