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J-GLOBAL ID：201802229807492624   整理番号：18A2023680

SSVEPベースの脳コンピュータインタフェイスのためのスペクトルと位相適応型CCA【JST・京大機械翻訳】

Spectrum and Phase Adaptive CCA for SSVEP-based Brain Computer Interface

著者 (5件)： Zhang Zhuo (Institute for Infocomm Research, Singapore) ,  Wang Chuanchu (Institute for Infocomm Research, Singapore) ,  Ang Kai Keng (Institute for Infocomm Research, Singapore) ,  Wai Aung Aung Phyo (Nanyang Technological University, Singapore) ,  Nanyang Cuntai Guan (Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 311-314  発行年： 2018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： 様々な脳活動パターンの中で,Steady State Visual Evoked Potential(SSVEP)ベースの脳コンピュータ顔(BCI)は,最も速い情報伝達率を持ちながら,最小の訓練時間を必要とし,効率的な自己ペースBCIシステムを展開するのに非常に適している。本研究では,主観的およびデバイス特異的SSVEPベースBCIに対するスペクトルおよび位相適応CCA(SPACCA)を提案した。予測精度を改善するために,スペクトル分布の交差主題不均一性を考慮した。主観的およびデバイス関連の応答時間遅れに対応するために,位相シフト参照信号のライブラリを設計した。柔軟な参照信号生成手法により,システムは,LED,コンピュータスクリーン,およびモバイルデバイスを含む任意の特定のフリッカ源に対して最適化できる。著者らは,それぞれ,刺激源としてLED,コンピュータスクリーン,および移動装置(タブレット)を使用する3セットのデータを用いて,SPACCAの性能を評価した。最初の2つのデータセットは公開されているが,第3のデータセットは著者らのBCI研究室で収集されている。異なるデータセットを通して,SPACCAはベースライン,すなわち標準CCAアプローチよりも一貫して優れている。3つのデータセットにわたる全体の結果を比較するための統計的試験は1.66e-6のp値をもたらし,改善が有意であることを意味する。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： フリッカ ,  *位相 ,  基準信号 ,  *コンピュータ ,  最適化 ,  *スペクトル ,  位相シフト ,  タブレット ,  応答時間 ,  スクリーン
準シソーラス用語： p値 ,  モバイルデバイス ,  予測精度 ,  脳活動 ,  *ブレインコンピュータインタフェイス , 【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 (5件)： SSVEP ,  脳コンピュータインタフェイス ,  スペクトル ,  位相 ,  CCA