文献

J-GLOBAL ID：201802210840225682   整理番号：18A1508487

心臓-脳結合性に基づく音楽誘発感情の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Music-Induced Emotions Based on Heart-Brain Connectivity

著者 (3件)： Moaiyed Vesal (Tarbiat Modares University, Department of Biomedical Engineering, Tehran, Iran) ,  Firoozabadi Mohammad (Tarbiat Modares University, Department of Medical Physics, Tehran, Iran) ,  Khezri Mahdi (Islamic Azad University, Department of Electrical Engineering Najafabd Branch, Najafabad, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBME  ページ： 330-333  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： 生理学的信号を用いた感情認識は近年多くの注目を集めている。信号の局所的特徴は,この研究分野でより一般的に使用されてきた。脳連結性尺度は,過去数年間の感情認識にも適用されてきた。脳と心臓の間の広範な神経相互作用と心臓の内因性神経系を考慮し,種々の情動状態における異なる自律神経系活動を念頭において,心臓と脳の間の連結性を感情認識の目的のための識別特徴として測定できることを期待した。本論文では,心臓と脳の間の機能的連結性に基づいて,4つの音楽誘発感情を認識する可能性を検討した。マルチチャネル/マルチソース信号処理における識別特徴の一つは,相互情報である。ここでは,6つのサブバンドにおける前頭部生体信号の3つのチャネルのパワーとHRVの正規化された高周波成分の間の相互情報を推定した。被験者依存性および主観的独立分類研究を,SVM分類器を用いて実施した。それは,それぞれ95.7%および86.9%の平均精度をもたらした。有望な結果は,著者らの脳と心臓が互いに提供する情報の量が各感情状態において異なり,それらを区別するために使用される可能性があることを示唆する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *心臓 ,  正規化 ,  相互作用 ,  チャネル ,  自律神経系 ,  信号処理 ,  *音楽 ,  生体信号 ,  神経系
準シソーラス用語： 被験者 ,  サブバンド ,  マルチチャネル ,  内因性 ,  神経 ,  感情認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 心臓 ,  脳 ,  結合性 ,  音楽 ,  誘発 ,  感情