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J-GLOBAL ID：201802271522996467   整理番号：18A1712836

最適化特異スペクトル解析(OSSA)を用いたSSVEPベースBCIシステムの性能改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the performance of the SSVEP-based BCI system using optimized singular spectrum analysis (OSSA)

著者 (3件)： Safi Seyed Mohammad Mehdi (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Shahed University, Tehran, Iran) ,  Pooyan Mohammad (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Shahed University, Tehran, Iran) ,  Motie Nasrabadi Ali (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, Shahed University, Tehran, Iran)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 46  ページ： 46-58  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： 脳コンピュータインタフェース(BCI)は,外部世界と通信する能力を持つ人々のための新しい通信経路を提供するシステムである。最近,定常状態視覚誘発電位(SSVEP)ベースBCIシステムは,それがより高い情報伝達率(ITR)を持ち,より少ないユーザとシステム訓練を必要とするので,より多くの注意を受けた。SSVEPは周期的視覚刺激により生成される周期的信号であり,その周波数スペクトルは刺激周波数とその高調波を含む。SSVEPベースのBCIシステムの目的は,刺激周波数を検出し,その結果,人の意図を理解することである。近年,SSVEP認識のための様々な方法が提案されている。これらの方法の中で,最先端の方法として,良く知られた強力な方法と多変量線形回帰(MLR)としての正準相関分析(CCA)が挙げられる。これらの方法は短時間EEG信号において支配的な周波数を見出すが,その性能は雑音の存在により著しく劣化する。従って,雑音の役割を果たす背景EEG信号の適切な除去が必須である。本論文では,記録されたEEG信号のランダムおよび周期的成分を分離するための前処理法として特異スペクトル解析(SSA)を用いた。また,歪度係数とスピアマン相関を用いて,SSAパラメータの値を最適化した。実験結果は,CCAとMLR法を用いたSSAによる前処理後の性能において,特に短いデータ長に対して著しい改善を示した。また,最適パラメータ(OSSA)を有するSSAは,固定パラメータを有するSSAより高い性能を有することを示した。提案した方法の優位性は,それがリアルタイムSSVEPベースBCIシステムの実装のための適切な選択であることを示唆した。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： 雑音 ,  周波数 ,  *最適化 ,  視覚誘発電位 ,  高調波 ,  前処理
準シソーラス用語： 実時間 ,  最適パラメータ ,  脳波信号 ,  最先端 ,  周波数スペクトル ,  視覚刺激 ,  定常状態 ,  ブレインコンピュータインタフェイス ,  *特異スペクトル解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳-コンピュータインタフェイス(BCI) ,  定常状態視覚誘発電位(SSVEP) ,  特異スペクトル解析(SSA) ,  正準相関解析(CCA) ,  多変量線形回帰(MLR)

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最適化 ,  特異スペクトル解析 ,  SSVEP ,  BCI ,  性能改善