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J-GLOBAL ID：201702270537417521   整理番号：17A0999012

日常生活のためのEEG B CIの傾向:アーチファクト除去のための必要条件【Powered by NICT】

Trends in EEG-BCI for daily-life: Requirements for artifact removal

著者 (5件)： Minguillon Jesus (Department of Computer Architecture and Technology, University of Granada, C/Periodista Daniel Saucedo Aranda, s/n, 18071 Granada, Spain) ,  Minguillon Jesus (Research Centre for Information and Communications Technologies (CITIC), University of Granada, C/Periodista Rafael Gomez Montero, 2, 18014 Granada, Spain) ,  Lopez-Gordo M. Angel (Department of Signal Theory, Telematics and Communications, University of Granada, C/Periodista Daniel Saucedo Aranda, s/n, 18071 Granada, Spain) ,  Lopez-Gordo M. Angel (Nicolo Association, Churriana de la Vega, Spain) ,  Pelayo Francisco (Department of Computer Architecture and Technology, University of Granada, C/Periodista Daniel Saucedo Aranda, s/n, 18071 Granada, Spain)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 31  ページ： 407-418  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： 20年代のBergerによるEEG原理が発見されて以来,アーチファクト除去のための手順は,その前処理に重要であった。文献では,信号処理,データマイニング,統計モデル,等に応じて多様なアプローチは,時間領域,周波数領域,空間領域におけるアーチファクト除去のためのフィルタを構築するために複数の電極からの情報をまとめた。ほぼ1世紀に向けて,EEG取得が隔離室,臨床収集システム,厳密な実験的プロトコルと非常に正確な刺激制御を含む厳密な実験条件を必要とした。これらの定常実験条件下で,アーチファクト除去技術は進化した著しくなかった。しかし,過去10年間における脳-コンピュータインタフェイスにおける技術的進歩は,無線,移動,乾燥,ウエラブル,および低コストEEGヘッドセットによるEEG取得を可能にし,新しい潜在的日常生活応用,エンターテインメントあるいは産業などであった。前に考慮されていない新しい側面,塊状筋および電気的アーチファクト,電極数の減少,制御されていない同時刺激またはオンライン処理の必要性などは,必須である。本論文では,EEGアーチファクト除去手法の批判的レビューを示し,日常脳波BCI応用への適用性を論じ,この主題における今後の研究の方向と指針を与える。レビューの結果に基づいて,既存のアーチファクト除去法は日常EEG BCIに適用される更なる進化を必要とする。多段階法の使用が推奨され,ブラインド信号源分離と適応フィルタリングを用いた源分解を組み合わせることではなく,それらを別々に用いた。より効果的な除去のための日常EEG BCIで誘発されたアーチファクトの大部分を定義し,特性化には推奨される治療法である。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： 治療法 ,  *アーチファクト ,  フィルタ ,  前処理 ,  オンライン処理 ,  適応フィルタリング ,  周波数領域 ,  脳波 ,  プロトコル ,  データマイニング ,  キャラクタリゼーション ,  適応性 ,  統計模型
準シソーラス用語： 時間領域 ,  *アーチファクト除去 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 脳波 ,  EEG ,  アーチファクト除去 ,  脳コンピュータインタフェイス ,  BCI ,  日常生活

分類 (1件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 日常生活 ,  EEG ,  傾向 ,  アーチファクト除去 ,  必要条件