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J-GLOBAL ID：201802285913244961   整理番号：18A0577010

数を減らしEEG特徴を用いた単一チャネルベース自動眠気検出アーキテクチャ【Powered by NICT】

Single-channel-based automatic drowsiness detection architecture with a reduced number of EEG features

著者 (6件)： Belakhdar Ibtissem (Laboratory of Electronic and Microelectronic, Faculty of Sciences University of Monastir, Monastir, 5000, Tunisia) ,  Belakhdar Ibtissem (National Engineering School of sousse, University of sousse, BP 264 Erriyadh, Sousse, 4023, tunisia) ,  Kaaniche Walid (National Engineering School of sousse, University of sousse, BP 264 Erriyadh, Sousse, 4023, tunisia) ,  Djemal Ridha (EE Department, College of Engineering KSU Box 800, Riaydh, 11421, Saudi Arabia) ,  Ouni Bouraoui (Laboratory of Electronic and Microelectronic, Faculty of Sciences University of Monastir, Monastir, 5000, Tunisia) ,  Ouni Bouraoui (Networked Objects, Control and Communication Systems, Ecole Nationale d’Ingenieurs de Sousse, Adresse: BP 264, Sousse Erriadh, 4023, Tunisia)
資料名： Microprocessors and Microsystems  (Microprocessors and Microsystems)
巻： 58  ページ： 13-23  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0781A  ISSN： 0141-9331  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： 眠気検出のための効率的なEEGシステムを提案した。提案したシステムは,運転者たちの固有の特徴に関わらず安定した性能を提供することができ,埋込み型実装に適している。特徴の新しい集合を1Hzのサブバンドの解析に基づく脳波(EEG)記録から抽出したこのアプローチは,スペクトル解析に基づいている。本研究では,アルファサブバンドは8~12Hz全サブバンドを用いる代わりに,すなわち,個々のアルファ周波数,唯一の周波数により表現される。代表的な特徴としてこの周波数の使用は,異なる人の間の個人間変動性の問題を克服するのに役立つ。さらに,その最高レベルの精度を維持しながら,EEG特徴サイズを減少させた。特徴の数の減少を組み合わせたただ一つの差動EEGチャネルを用いたことにより,良好な精度でより適切なシステムの開発に成功した。この手法の性能を検証するために,提案したEEGベースの信号処理技術は,既存のオフラインデータベース(MIT-BIH睡眠ポリグラフデータベースPhysiobank)を用いてMatlabでシミュレーションし,試験した。結果として,約88.80%の平均精度で同様の公表された研究よりも優れた眠気検出性能を提供する。さらに,仮想プロトタイピングを完成するために,眠気システムアーキテクチャの実際の評価を得るためにARMに基づくプロセッサプラットフォームにおける著者らの提案したアーキテクチャを実装した。このようなシステムは30sの時期を処理0.2秒以内にすることができた。提案方法は実時間における潜在的眠気のリスクに対する注意すべき運転者が扱う容易かつ効率的にすべきである。得られた結果は,分類精度の点で高い性能を維持しながら,提案したシステムは,短い処理時間を提供することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 周波数 ,  *チャネル ,  データベース ,  ポリソムノグラフィー ,  加工時間 ,  脳波 ,  スペクトル解析 ,  *計算機アーキテクチャ ,  信号処理 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 分類精度 ,  実時間 ,  MATLAB ,  サブバンド ,  *眠気 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳波(EEG) ,  眠気 ,  人工ニューラルネットワーク(ANN) ,  FFT ,  ARM

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  半導体集積回路  (NC03162T) ,  集積回路一般  (NC03161C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 数 ,  EEG ,  チャネル ,  眠気 ,  アーキテクチャ