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J-GLOBAL ID：201802228385192366   整理番号：18A0325302

雑音を含むEEG信号解析のための短期RenyiエントロピーとIF推定に基づくアルゴリズム【Powered by NICT】

Algorithm based on the short-term Renyi entropy and IF estimation for noisy EEG signals analysis

著者 (3件)： Lerga Jonatan (University of Rijeka, Faculty of Engineering, Department of Computer Engineering, Vukovarska 58, HR-51000 Rijeka, Croatia) ,  Saulig Nicoletta (University of Rijeka, Faculty of Engineering, Department of Automation and Electronics, Vukovarska 58, HR-51000 Rijeka, Croatia) ,  Mozetic Vladimir (University of Rijeka, Faculty of Medicine, Ulica Brace Branchetta 20/1, HR-51000 Rijeka, Croatia)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 80  ページ： 1-13  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  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： 確率的脳波(EEG)信号は,非定常,しばしばmulticomponentialことが知られている。成分の検出と抽出運動関連脳活性はスペクトルEEG変化に反映されているという事実のために,モータ制御障害をもつ患者の脳神経dysfunctionalitiesを局在化するための臨床医に役立つ可能性がある。その時間-周波数分布(TFD)からのEEG信号成分検出のための新しいアルゴリズムを本論文で提案されている。アルゴリズムは成分推定の数,短期Renyiエントロピー(STRE)と呼ばれるに対するRenyiエントロピーベース技術の修飾を利用し,既存の手法を向上させることが示されている反復アルゴリズムによってアップグレードした。瞬時周波数(IF)推定と組み合わせて,提案した方法は,四肢運動EEG信号のための雑音のない場合と雑音環境の両方でEEG信号解析に適用し,中程度の加法的雑音レベルまで各電極位置での脳活動のスペクトル記述を提供する効率的な技術であることを示した。さらに,EEG信号成分とそれらのIFの数に関する得られた情報は,運動制御疾患を有する患者の神経障害の診断と治療を増強する能力を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 脳波 ,  *アルゴリズム ,  運動制御 ,  脳神経 ,  患者 ,  スペクトル ,  ニューロパチー ,  *雑音
準シソーラス用語： 脳活動 ,  雑音環境 ,  瞬時周波数 ,  時間周波数分布 ,  非定常性 ,  *Renyiエントロピー ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Renyiエントロピー ,  短期Renyiエントロピー(STRE) ,  瞬時周波数(IF)推定 ,  EEG信号 ,  時間-周波数信号解析

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 雑音 ,  EEG信号 ,  解析 ,  短期 ,  Renyiエントロピー ,  推定 ,  アルゴリズム