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J-GLOBAL ID：201702229206201925   整理番号：17A1396449

脳波データのための回転データ増強【Powered by NICT】

Rotational data augmentation for electroencephalographic data

著者 (2件)： Krell Mario Michael (International Computer Science Institute, University of California Berkeley, USA) ,  Kim Su Kyoung (Robotics Innovation Center (RIC), German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) GmbH, Robert-Hooke-Str. 1, 28359, Bremen, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 471-474  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： 動機:画像データの深い学習に対して,共通的手法は人工新しい画像による訓練データを増大させる,移動窓,スケーリング,アフィン歪及び弾性変形のような技術を用いたことである。画像データとは対照的に,脳波(EEG)データは,十分な訓練データの欠如からより問題がある。【方法】著者らは,拡張データを生成するために画像のアフィン/回転歪に似た回転歪みを示唆し,評価した。新しいデータを生成するために±18°付近の角度とyとz軸周辺でのみ回転している場合【結果】我々のアプローチは,EEGに基づく脳-コンピュータインタフェイスのための信号処理チェーンの性能を増加させた。【結論】これは,処理効率的なアプローチを意味のあるデータを生成し,EEGデータ増強のための,新しい方法を探すために促進することを示した。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： 画像 ,  信号処理 ,  チェーン ,  *脳波 ,  弾性変形
準シソーラス用語： 処理効率 ,  ブレインコンピュータインタフェイス ,  訓練データ ,  画像データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 脳波 ,  データ増強