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J-GLOBAL ID：201702262105501121   整理番号：17A0913844

EEG信号のアーチファクトの補正におけるICAとPCA(主成分分析)法の比較【Powered by NICT】

Comparison of the ICA and PCA methods in correction of EEG signal artefacts

著者 (4件)： Kaczorowska Monika (Lublin University of Technology, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Institute of Computer Science, Poland) ,  Plechawska-Wojcik Malgorzata (Lublin University of Technology, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Institute of Computer Science, Poland) ,  Tokovarov Mikhail (Lublin University of Technology, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Institute of Computer Science, Poland) ,  Dmytruk Roman (Lublin University of Technology, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Institute of Computer Science, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ATEE  ページ： 262-267  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： 本論文では,ブラインドソース分離問題:主成分分析(PCA)と独立成分分析(ICA)に基づいて,これらの方法を組み合わせた二法の応用と比較を提示した。両方法はelectroencefalography(EEG)信号からのアーチファクトを除去するタスクに応用できるかもしれない。このようなアーチファクトは,瞬目,筋肉アーチファクトなどをカバーしている可能性がある。論文で述べた事例研究エキスパートにより人手アーチファクト検出へのこれらの方法との比較を用いたアーチファクトを補正の結果を提示した。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： 独立成分分析 ,  *アーチファクト ,  *主成分分析 ,  事例研究
準シソーラス用語： 瞬目 ,  ブラインドソース分離 ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： EEG信号 ,  アーチファクト ,  ICA ,  PCA ,  主成分分析 ,  法