文献

J-GLOBAL ID：201902246204554722   整理番号：19A2091116

特徴優先度解析とCNNに基づくEEG信号分類法【JST・京大機械翻訳】

EEG Signal Classification Method Based on Feature Priority Analysis and CNN

著者 (2件)： Li Sheng (Sichuan University) ,  Feng Hanxin (Sichuan University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CISCE  ページ： 403-406  発行年： 2019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： 近年,技術の進歩により,障害のある人々が正常上肢の機能を補償するために補綴肢を使用するので,上肢運動認識のための需要が増加している。さらに,脳コンピュータインタフェースの開発により,多数の学術機関がEEG信号を通して上肢運動を同定するために専用されている。本論文では,上肢運動を同定するための新しいEEG信号分類法を提案した。最初に,EEG検出電極の重要性をランダムフォレストアルゴリズムによって分類して,より高い優先度電極をスクリーニングした。次に,ウェーブレット変換法を用いて,スクリーニングされたオリジナルデータの特徴を抽出した。その後,EEG信号を畳込みニューラルネットワークを用いて抽出した特徴に従って分類した。本論文で設計したモデルは,有効なEEG信号分類モデルであるWAY-EEG-GALデータセット上で93.22%の分類精度率を有した。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： 補綴 ,  アルゴリズム ,  ウェーブレット変換 ,  *優先度 ,  上肢
準シソーラス用語： 分類精度 ,  分類モデル ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ランダムフォレスト ,  ブレインコンピュータインタフェイス ,  上肢運動 ,  *分類法 ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 優先度 ,  解析 ,  CNN ,  EEG信号 ,  分類法