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J-GLOBAL ID：201802263891382833   整理番号：18A0844085

深層学習を用いたEEGにおける自動眼アーチファクト除去【JST・京大機械翻訳】

Automatic ocular artifacts removal in EEG using deep learning

著者 (5件)： Yang Banghua (Department of Automation, School of Mechatronics Engineering and Automation, Key Laboratory of Power Station Automation Technology, Shanghai University, Shanghai 200072, China) ,  Duan Kaiwen (Department of Automation, School of Mechatronics Engineering and Automation, Key Laboratory of Power Station Automation Technology, Shanghai University, Shanghai 200072, China) ,  Fan Chengcheng (Department of Automation, School of Mechatronics Engineering and Automation, Key Laboratory of Power Station Automation Technology, Shanghai University, Shanghai 200072, China) ,  Hu Chenxiao (Department of Automation, School of Mechatronics Engineering and Automation, Key Laboratory of Power Station Automation Technology, Shanghai University, Shanghai 200072, China) ,  Wang Jinlong (Department of Automation, School of Mechatronics Engineering and Automation, Key Laboratory of Power Station Automation Technology, Shanghai University, Shanghai 200072, China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 43  ページ： 148-158  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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： 眼アーチファクト(OA)は脳波(EEG)研究の分析における干渉の最も重要な形態である。OAS除去/減少は,EEG信号処理の前の重要な分析である。古典的なOAs除去法に対しては,付加的な電気光学(EOG)記録またはマルチチャネルEEGのいずれかが必要である。既存の方法のこれらの限界に対処するために,本論文は,EEG信号におけるOAsを除去するために,深い学習ネットワーク(DLN)の利用を調査した。提案した方法はオフライン段階とオンライン段階からなる。オフライン段階において,OAsのない訓練サンプルを妨害して,EEG信号を再構成するためにDLNを訓練するために使用した。したがって,EEGの高次統計的モーメント情報は学習される。オンライン段階において,訓練されたDLNは,汚染されたEEG信号からOAsを自動的に除去するためのフィルタとして使用される。既存の方法と比較して,提案方法には以下の利点がある。(i)追加のEOG参照信号の非使用,(ii)少数のEEGチャネルを分析でき,(iii)時間節約,(iv)強い一般化能力など。本論文では,EEG解析のための公開データベースと実験室の個々のデータを用いて,提案した方法を古典的独立成分分析(ICA),尖度-ICA(K-ICA),二次ブラインド同定(SOBI)および浅いネットワーク法と比較した。実験結果は,提案した方法が非常にノイズの多いEEGに対しても良好に機能することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 独立成分分析 ,  フィルタ ,  *アーチファクト ,  チャネル ,  ネットワーク ,  データベース ,  *学習 ,  高次統計量 ,  再構成 ,  脳波 ,  基準信号 ,  雑音
準シソーラス用語： オンライン ,  オフライン ,  脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 眼アーチファクト(OAS)除去 ,  脳波 ,  深層学習ネットワーク(DLN) ,  独立成分分析(ICA) ,  浅いネットワーク

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  EEG ,  眼 ,  アーチファクト除去