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J-GLOBAL ID：201702287942459630   整理番号：17A1257035

EEGデータの確率論的および決定論的定常性解析【Powered by NICT】

Stochastic and deterministic stationarity analysis of EEG data

著者 (2件)： Cestari Daniel Moreira (Bioinspired Computing Laboratory, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Brazil) ,  Rosa Joao Luis G. (Department of Computer Science, University of Sao Paulo, Sao Carlos, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 63-70  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： 長い間,脳波は精神障害を診断するための使用,脳波はそのような信号を得るために,容易な方法であるされてきた。EEG記録を時系列として考えられることができるので時系列法を用いてデータを研究した。そのような方法は,二つのカテゴリーに分けることができ,確率論的および決定論的。両カテゴリーにおけるいくつかの方法は,信号が変動しないことを必要とする。多くの研究が定常性の重要性を認めているが,それらはデータにそれをチェックできない,または,これが妥当な仮定である理由を検討した。を必要とする方法における定常性の欠如は,結果の意味をねじれることができ,これはチェックする重要な特性である。文献は明確に信号の定常性をどのように決定するかの疑問に答えていないので,著者らは二つの異なるアプローチはそれを扱うかを調べた。確率的アプローチは,カイ二乗統計に基づく仮説試験を行う二つの連続した窓は同じ確率分布関数を持っているかどうかをチェックした。一方,決定論的は信号の各窓に再構築された位相空間上で計算された動力学的近接性を利用した。この測定に基づいて,各窓の基本的な動力学を推論するとこれらの動力学における再発を発見し,一緒に類似した窓をクラスタリングすることを試みた。三つの異なるデータセットは,二種の合成,Gauss分布から,Lorenz系,および一つの実際てんかんEEG信号データセットから使用した。結果は,ウィンドウサイズパラメータの感度,埋め込み次元の上限を示した。パラメータの範囲を狭くすることが可能である。確率的シナリオでは,有意水準も厳しいすべきではない,窓サイズはいくつかの感度を示した。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： 正規分布 ,  脳波 ,  再構成 ,  *確率論 ,  精神障害 ,  位相空間 ,  てんかん ,  仮説検定
準シソーラス用語： 脳波信号 ,  確率分布関数 ,  *決定論 ,  *定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： EEG ,  定常性 ,  解析