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J-GLOBAL ID：201702218124733045   整理番号：17A1098967

事象関連電位分類のための一般化スパース判別分析【Powered by NICT】

Generalized sparse discriminant analysis for event-related potential classification

著者 (4件)： Peterson Victoria (Instituto de Investigacion en Senales, Sistemas e Inteligencia Computacional, UNL, CONICET, FICH, Ruta Nac. 168, km 472.4, 3000 Santa Fe, Argentina) ,  Rufiner Hugo Leonardo (Instituto de Investigacion en Senales, Sistemas e Inteligencia Computacional, UNL, CONICET, FICH, Ruta Nac. 168, km 472.4, 3000 Santa Fe, Argentina) ,  Rufiner Hugo Leonardo (Facultad de Ingenieria, Universidad Nacional de Entre Rios, Ruta Prov. 11, km 10, 3100 Oro Verde, Argentina) ,  Spies Ruben Daniel (Instituto de Matematica Aplicada del Litoral, UNL, CONICET, FIQ, Predio Dr. Alberto Cassano del CCT-CONICET-Santa Fe, Ruta Nac. 168, km 0, 3000 Santa Fe, Argentina)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 35  ページ： 70-78  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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)

抄録/ポイント： ブレイン・コンピュータ・インタフェイス(BCI)は,人の心と脳活動(EEG)を用いて外部世界間の直接通信を提供するシステムである。事象関連電位(ERP)ベースB CI問題は二値パターン認識から構成されている。線形判別分析(LDA)は,このタイプの分類問題を解決するために広く使用されているが,特徴の数が観測の数に比べて大きい場合には失敗する。本研究では,二値分類のための,一般化されたスパース判別分析(GSDA)と呼ばれる,スパース判別分析(SDA)の罰則付き版を提案した。この方法はSDAの弁別特徴選択と分類特性の両方を継承し,Kullback-Leiblerクラス矛盾情報の添加によりSDA性能を改善した。GSDA法は,最適正則化パラメータを自動的に選択するように設計した。二実ERP脳波データセットを用いた数値実験は,一方で,GSDAは分類性能,スパース性と必要な計算時間の意味で標準SDAに優れており,不十分な訓練サンプルが利用可能であるときに,一方,単一試行ERP分類のための,良く知られたERP分類アルゴリズムと比較して,良好な全体的性能をもたらすことを示した。GSDAはERPベースB CIシステムにおける較正時間を低減するための潜在的に有用な方法を構成している。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 特徴選択 ,  *事象関連電位 ,  *透視図法 ,  通信 ,  CPU時間 ,  *判別分析 ,  脳波 ,  パターン認識
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  スパース性 ,  数値実験 ,  二値分類 ,  線形判別分析 ,  脳活動 ,  ブレインコンピュータインタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳コンピュータインタフェイス ,  事象関連電位 ,  Kullback-Leibler発散 ,  Penalization ,  スパース判別分析

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 事象関連電位 ,  分類 ,  一般化 ,  判別分析