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J-GLOBAL ID：201802274497835785   整理番号：18A0822488

頭皮EEG信号からの認知行動分類【JST・京大機械翻訳】

Cognitive Behavior Classification From Scalp EEG Signals

著者 (5件)： Dvorak Dino (Center for Neural Science, New York University, New York, NY, USA) ,  Shang Andrea (New York University, New York, NY, USA) ,  Abdel-Baki Samah (Bio-Signal Group Corporation, Acton, MA, USA) ,  Suzuki Wendy (Center for Neural Science, New York University, New York, NY, USA) ,  Fenton Andre A. (Center for Neural Science, New York University, New York, NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 26  号： 4  ページ： 729-739  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 脳波(EEG)は,神経学における従来の使用の外側でますます価値がある。EEGは,神経精神医学的診断,外傷性脳損傷の神経学的評価,神経療法,ゲーミング,神経フィードバック,ミンダネス,および認知強化訓練のために現在使用されている。EEG電極の数を増加させる傾向,新しい分析法の開発,および大規模データセットの利用可能性により,記録されたEEG信号間の最も良い分離が得られた。また,健常被験者は,8つの認知課題を示した。すなわち,健康な被験者は,8つの認知課題を示した。それらの分析は,8つの認知課題を評価した。すなわち,健常被験者は,8つの認知作業を行った。それらの分析は,8つの認知作業を行い,その中で,Top試験,Digそれ試験,Dig試験,およびベントン視覚保持試験を行った。。それらの結果を評価するために,3つの一般的なタイプのニューラル同期測定を行ったものである。。それらの結果を比較した結果,以下のことが明らかになった[1994.9]。この方法を用いて,解析方法を検討した。。その結果,以下の結果が得られた。この方法を用いて,解析的な方法を比較した結果,以下のことが明らかとなった。。この方法を用いて,解析的な方法を比較した結果,以下のことが明らかになった。三つの解析法の中で,前頭および頭頂EEG電極から得られた位相振幅結合,特にθ(4~7Hz)-高γ(70~90Hz)が,認知作業中のEEG間の最大分離と,タスク対間の最高分類精度の両方を提供することを見出した。また,位相同期解析は,長期記憶の利用に基づくタスクの最も明確なクラスタリングを提供し,最終的に,位相振幅結合が,激しい顎-クレンチング筋肉アーチファクトによる汚染に対して最も敏感でないことを示した。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： アーチファクト ,  位相 ,  *脳波 ,  同時計測 ,  視覚 ,  治療法 ,  位相同期
準シソーラス用語： 認知課題 ,  被験者 ,  ニューロフィードバック ,  外傷性脳損傷 ,  神経 ,  神経学 ,  *脳波信号 ,  *頭皮 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 頭皮 ,  EEG信号 ,  認知 ,  行動 ,  分類