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J-GLOBAL ID：201802282763085626   整理番号：18A0138547

独立成分分析と人工ニューラルネットワークを用いたEEG信号における眼アーチファクトの自動除去【Powered by NICT】

Automatic removal of ocular artefacts in EEG signal by using independent component analysis and Artificial Neural Network

著者 (3件)： Cinar Salim (Elektrik-Elektronik Muehendisligi Boeluemue, Nigde Oemer Halisdemir Ueniversitesi, Nigde, Tuerkiye) ,  Menguc Engin Cemal (Elektrik-Elektronik Muehendisligi Boeluemue, Nigde Oemer Halisdemir Ueniversitesi, Nigde, Tuerkiye) ,  Acir Nurettin (Elektrik-Elektronik Muehendisligi Boeluemue, Bursa Teknik Ueniversitesi, Bursa, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： TIPTEKNO  ページ： 1-4  発行年： 2017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： 眼球運動による眼アーチファクトは脳波(EEG)記録を歪める可能性がある。疾患の診断と解釈におけるクリーンEEG信号を得ることが重要である。意味のあるEEG信号はアーチファクトの除去中の歪んだすべきではない。本研究では,眼球人工物を除去するために一緒に用いた独立成分解析とANN(人工ニューラルネットワーク)。法は,実際のデータセットを用いて試験した。相対誤差(RE)と相関係数(CC)を用いて,この方法の性能を試験することであった。相対誤差=0.227±0.229及び相関係数=0.941±0.088は性能解析で計算した。結果によれば,提案した方法は,EEG信号における眼アーチファクトの除去に成功した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 性能分析 ,  相関係数 ,  眼球 ,  *アーチファクト ,  *ニューラルネットワーク ,  脳波 ,  眼球運動 ,  *独立成分分析
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  人工物 ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 配電(事業者側)  (NB05040R) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  生体計測  (EL03020C) ,  ゴム・プラスチック材料  (HC05030D) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 独立成分分析 ,  人工ニューラルネットワーク ,  EEG信号 ,  眼 ,  アーチファクト