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J-GLOBAL ID：201702285909876299   整理番号：17A1868648

多誘導EEGの複雑さの特徴についてのオラクルテストの研究【JST・京大機械翻訳】

Study of Lie Detection Using Complexity Feature of Multichannel EEG

著者 (4件)： Gao Junfeng (中南民族大学生物医学工程学院 武漢 430074;電子科技大学生命科学与技術学院 成都 610054) ,  Si Huifang (認知科学国家民委重点実験室 武漢 430074) ,  Yu Xiaolin (武警警官学院信息工程系 成都 610213;電子科技大学生命科学与技術学院 成都 610054) ,  Gu Lingyun (医学信息分析及腫瘤診療湖北省重点実験室 武漢 430074)
資料名： Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 46  号： 4  ページ： 636-640  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1475A  ISSN： 1001-0548  CODEN： DKDAEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： オラクルテストは,偵察と心理学的疾患の治療において重要な意義を持つことが示唆された。30名の被験者をランダムに正直と言う二つのグループに分けるために、EEG信号の非線形特徴-複雑性測度により、彼らの12誘導EEG信号に対して、KC複雑度、近似エントロピーとサンプルエントロピーの3種類の複雑度特徴を抽出し、統計分析を行い、以下の結果を得た。2つの試験者によって著しい差異を持つ多電極上の複雑さによって特徴ベクトルを構築し、最後にサポートベクトルマシンを用いて特徴サンプルを識別する。研究により;3種類の複雑度指標の中で、二種類の被験者のサンプルエントロピーの特徴は多くの電極上で著しい差異があり、それらの構築した特徴ベクトルの分類精度が最も高く、サンプルエントロピーはより正確に正直と言う二つの異なる脳認知状態のEEG信号を区別できる。この研究はEEGに基づく測定のための新しい方法を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  統計解析 ,  心理学 ,  検査員
準シソーラス用語： 分類精度 ,  特徴ベクトル ,  サンプルエントロピー ,  近似エントロピー ,  複雑度 ,  脳波信号 ,  被験者 ,  *複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： complexity ,  EEG ,  lie detection ,  nonlinear characteristics ,  sample entropy

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 誘導 ,  EEG ,  複雑さ ,  研究