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J-GLOBAL ID：201702218123293826   整理番号：17A1358377

頭脳ーコンピュータインターフェースのための手の力画像にEEG研究【Powered by NICT】

An EEG study on hand force imagery for brain-computer interfaces

著者 (7件)： Wang Kun (College of Precision Instruments & Optoelectronics Engineering, Tianjin University, 300072 China) ,  Wang Zhongpeng (College of Precision Instruments & Optoelectronics Engineering, Tianjin University, 300072 China) ,  Guo Yi (College of Precision Instruments & Optoelectronics Engineering, Tianjin University, 300072 China) ,  He Feng (College of Precision Instruments & Optoelectronics Engineering, Tianjin University, 300072 China) ,  Qi Hongzhi (College of Precision Instruments & Optoelectronics Engineering, Tianjin University, 300072 China) ,  Xu Minpeng (College of Precision Instruments & Optoelectronics Engineering, Tianjin University, 300072 China) ,  Ming Dong (College of Precision Instruments & Optoelectronics Engineering, Tianjin University, 300072 China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NER  ページ： 668-671  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 運動イメージベースB CIは最も重要なBCIパラダイムの一つである。は長い間研究されてきたが,運動イメージの速度論的情報のためのEEG特徴はまだあまり知られていない。本論文では,手の力運動イメージのEEGパターンを検討した。六名の被験者が本研究に参加し,実験中の力の二つの異なるレベルで手を想像クレンチングが必要であった。被験者は,運動イメージタスク,安静状態と比較してを行った場合の時間-周波数解析は,αおよびβバンドにおけるEEGパワーの有意な低下を示した。高力画像のパワーの減少した低力画像のそれよりも有意に大きかった。サポートベクトルマシンは,三種類のEEGパターン(残り対高力対低力)を分類するために使用し,平均で71%の精度を達成した。運動イメージの力レベルは事象関連脱同期のパターンに重要な役割を果たしており,BCIを制御するために使用できることを示唆した。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： 速度論 ,  安静 ,  *握力 ,  *画像 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 事象関連脱同期 ,  時間周波数解析 ,  被験者 ,  運動イメージ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 手の力 ,  EEG ,  研究