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J-GLOBAL ID：201902234768128513   整理番号：19A0121642

ニューラルネットワークを用いた聴覚脳コンピュータインタフェイス【JST・京大機械翻訳】

Auditory Brain Computer Interface Using Neural Network

著者 (3件)： Nakamura Hirotaka (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yamaguchi University, Ube, Japan) ,  Matsubara Atsushi (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yamaguchi University, Ube, Japan) ,  Nishifuji Seiji (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yamaguchi University, Ube, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： GCCE  ページ： 519-523  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： 脳コンピュータインタフェース(BCI)は,人間と機械の間の運動フリーコミュニケーションを可能にする。特に,視覚刺激(Visual-BCI)を用いたBCIは,速度と精度において成功裏に開発されている。しかしながら,視覚障害者がVisual-BCIを使用できないという重大な問題が存在する。このため,視覚よりも他のモダリティを利用する眼に依存しないBCIを開発することは有用である。聴覚非依存性BCIの一つとして聴覚定常状態応答(ASSR)を誘発する振幅変調聴覚刺激を用いたBCIに焦点を当てた。ASSR(ASSR-BCI)に基づく従来の聴覚BCIは,ASSRにおける非周期的変動と小さい振幅のために低い性能を持っていた。本研究は,ニューラルネットワークを用いてASSR-BCIの性能を改善することを目的とした。結果として,提案ASSR-BCIの識別精度は,サポートベクトルマシン分類器を用いた従来のASSR-BCIと比較して11%改善された。Copyright 2019 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： *聴覚 ,  周期変化 ,  視覚 ,  サポートベクトルマシン ,  視覚障害者 ,  振幅変調 ,  コミュニケーション ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 聴覚刺激 ,  聴性定常反応 ,  定常応答 ,  モダリティ ,  視覚刺激 ,  *ブレインコンピュータインタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  聴覚 ,  脳コンピュータインタフェイス