文献

J-GLOBAL ID：201702243258195212   整理番号：17A1394698

xDAWNと雑音除去自動符号器を用いた単一試行事象関連電位の分類【Powered by NICT】

Classifying single-trial event-related potentials using xDAWN and denoising auto-encoder

著者 (3件)： Cao Shuai (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, P. R. China) ,  Wu Wei (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, P. R. China) ,  Qi FeiFei (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 5614-5617  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： 事象関連電位(ERP)は,脳からの外界事象または刺激により誘発される規則的な電気生理学的応答,および人間の認知機能を検討するための重要なアプローチである。種々の方法はそれを分析し,様々な程度の効果を示す試みが提案されている。本論文では,ERP,信号-雑音比を最大化するための効果的な空間フィルタリング実装xDAWNに基づいているとノイズ除去オートエンコーダ(DAE)を用いた時間フィルタを捕捉してパラメータを初期化を学習するための新しい方法を提案した。DAEは清浄な入力を破壊による固有特徴を学習するために隠れ層を強要する三層ニューラルネットワークである。最後に,著者らの結果は,いくつかの先進的方法と比較して優位性を示しことを明らかにした。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： *事象関連電位 ,  空間フィルタリング ,  ニューラルネットワーク ,  雑音低減 ,  *雑音除去 ,  フィルタ ,  *符号器 ,  *雑音
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  認知機能 ,  電気生理学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 雑音除去 ,  符号器 ,  試行 ,  事象関連電位 ,  分類