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J-GLOBAL ID：201902213079045359   整理番号：19A1542599

機械学習モデルを用いたEEGにおける実および虚運動の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Real and Imaginary Movements in EEG Using Machine Learning Models

著者 (7件)： Moreira Joana (Health Science Department, Universidade da Beira Interior, Covilha, Portugal) ,  Moreira Mariana (Health Science Department, Universidade da Beira Interior, Covilha, Portugal) ,  Pombo Nuno (Instituto de Telecomunicacoees, Universidade da Beira Interior, Covilha, Portugal) ,  Silva Bruno M. C. (Instituto de Telecomunicacoees, Universidade da Beira Interior, Covilha, Portugal) ,  Silva Bruno M. C. (Faculdade de Design, Tecnologia e Comunicacao, Universidade Europeia, IADE, Lisbon, Portugal) ,  Garcia Nuno M. (Instituto de Telecomunicacoees, Universidade da Beira Interior, Covilha, Portugal) ,  Garcia Nuno M. (Universidade Lusofona de Humanidades e Tecnologias, Lisbon, Portugal)
資料名： IFMBE Proceedings  (IFMBE Proceedings)
巻： 73  ページ： 469-474  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5069A  ISSN： 1680-0737  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳の神経活動は脳波(EEG)によって観察され,その分析および/または解釈は人間活動および行動の認識につながる可能性がある。しかし,画像化された身体運動において,脳は実行された行動と同じEEGパターンを生成する。本研究は,EEG信号を通して,想像されたものから実際の動きを識別することを目的とした。3つの異なるモデル;これらのイベントを分類するために,サポートベクトルマシン,ロジスティック回帰,およびK-Nearest近傍を実装した。15人の参加者から得られた予備結果は,ロジスティック回帰が,36.8から90%まで変化する精度率で,提案したモデルへの最良の分類器であることを明らかにした。最後に,相補的研究は,正確さだけでなく,異なる参加者の間の均一な精度を保証するために対処されなければならない。Copyright 2020 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *機械学習 ,  脳波 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  脳波信号 ,  身体運動 ,  画像化 ,  人間活動 ,  神経活動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 脳波 ,  運動認識 ,  ロジスティック回帰 ,  日常生活活動

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  モデル ,  EEG ,  運動 ,  同定