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J-GLOBAL ID：201802281166841387   整理番号：18A2023827

異なる信号対雑音比を持つ音声への脳応答を識別するための単一試行EEGトレースの個々の分類【JST・京大機械翻訳】

Individual Classification of Single Trial EEG Traces to Discriminate Brain responses to Speech with Different Signal-to-Noise Ratios

著者 (5件)： Cabrera A. Fuentes (UNEEG medical A/S, Lynge, Denmark) ,  Petersen E. Borch (Eriksholm Research Center, Oticon A/S, Snekkersten, Denmark) ,  Graversen C. (Eriksholm Research Center, Oticon A/S, Snekkersten, Denmark) ,  Sorensen A. Theill (UNEEG medical A/S, Lynge, Denmark) ,  Lunner T. (Eriksholm Research Center, Oticon A/S, Snekkersten, Denmark)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 987-990  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： 有害な状況における聴取努力の知識を得るために,脳が異なる信号対雑音比(SNR)で音声を処理する方法を知ることが重要である。これを調べるために,脳波(EEG)信号を記録し,背景雑音の高いレベルと低いレベルで提示された文章を聞いている33人の聴覚障害者を対象とした研究を行った。これらの2つの条件を識別するために,64チャネルEEG記録からの特徴を高速Fourier変換によって得られたパワースペクトルを用いて抽出した。特徴ベクトルを,統計的R2アプローチを用いて個々の基礎上で選択した。次に,選択した特徴を非線形カーネルを有するサポートベクトルマシンによって分類し,分類結果をleave-one-out戦略を用いて検証し,83%(SD=6.4%)のすべての33の被験者にわたって平均分類精度を提示した。最も識別的な特徴は,高ベータ(19~30Hz)とガンマ(30~45Hz)バンドで選択された。これらの結果は,特定の脳振動が音声刺激の間の背景雑音に対処するのに関与していることを示唆している。それは,低い背景雑音と高い背景雑音の条件の間の認知負荷の違いを反映する可能性がある。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： パワースペクトル ,  *SN比 ,  チャネル ,  高速Fourier変換 ,  脳波 ,  サポートベクトルマシン ,  聴覚障害者
準シソーラス用語： 認知負荷 ,  分類精度 ,  被験者 ,  特徴ベクトル ,  背景雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： 信号対雑音比 ,  音声 ,  脳 ,  応答 ,  識別 ,  試行 ,  EEG ,  トレース ,  分類