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J-GLOBAL ID：201702267082675529   整理番号：17A1034113

STN LFP信号を用いた人間行動認識のためのFFTベース同期アプローチ【Powered by NICT】

An FFT-based synchronization approach to recognize human behaviors using STN-LFP signal

著者 (5件)： Golshan Hosein M. (CV Lab, ECE Department, University of Denver, CO, USA) ,  Hebb Adam O. (Colorado Neurological Institute, Englewood, USA) ,  Hanrahan Sara J. (Colorado Neurological Institute, Englewood, USA) ,  Nedrud Joshua (Colorado Neurological Institute, Englewood, USA) ,  Mahoor Mohammad H. (CV Lab, ECE Department, University of Denver, CO, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 979-983  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： 人間行動の分類は,閉ループ深部脳刺激(DBS)システム,電力消費と既存システムの副作用を減少させる可能性がある,を開発するための重要なステップである。最近の研究は,脳の視床下核(STN)の両方からの局所電場電位(LFP)信号は,人間行動を認識するために使用できることを示した。各STN中に注入されたDBSリードは三バイポーラ信号を集めることができるので,最適認識性能を達成することをLFPの適切な対の選択は,アドレスに未解決の問題である。大脳基底核における同期凝集活性の存在を考慮して,本論文では,自動的に関連対LFPの選択と行動認識目的のためのSVMに基づくMKL分類器と共に対を使用するFFTベース同期手法を提示した。五名の被験者の実験は行動分類のための用いられる他の方法と比較して提案した方法の優位性を示した。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： 電力消費 ,  大脳基底核 ,  *人間行動 ,  電位 ,  凝集
準シソーラス用語： 被験者 ,  *行動認識 ,  アドレス ,  視床下核 ,  深部脳刺激 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (3件)： STN ,  人間行動認識 ,  FFT