文献

J-GLOBAL ID：201902248399067498   整理番号：19A2568580

運動画像ベースBCIに対するアーチファクトの影響の評価【JST・京大機械翻訳】

To Assess the Influence of Artifacts on Motor Imagery Based BCI

著者 (3件)： Chen Yao (Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing, Ministry of Education Anhui University School of Computer Science and Technology Anhui University, Hefei, China) ,  Zhang Chao (Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing, Ministry of Education Anhui University School of Computer Science and Technology Anhui University, Hefei, China) ,  Wu Xiaopei (Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing, Ministry of Education Anhui University School of Computer Science and Technology Anhui University, Hefei, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSIP  ページ： 925-929  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： 脳-コンピュータインタフェイス(BCI)における主要な問題は,脳波(EEG)データ内のアーチファクトの存在である。EEGの前処理をより効果的に行うために,本論文では,モータ画像脳-コンピュータインタフェイス(MIBCI)の性能に及ぼすアーチファクト影響の定量的解析に焦点を合わせた。独立成分分析(ICA)を最初に適用して,アーチファクト成分を発見するために,生EEG信号をいくつかの独立成分(IC)に分離した。これに基づいて,各アーチファクト成分の除去前後の認識精度を比較した。筋電図(EOG),筋電図(EMG),パワーラインバースト,および電極アーチファクトの影響に焦点を合わせて,比較実験を行った。実験結果は,精度が,EMG,電力線干渉,電極アーチファクト,およびEOGの順序に関して,それぞれ,5.5%,4.0%,3.1%,および1.7%の相対的増加を得たことを示している。本論文で提示した結論は,MIBCIの研究のための貴重な参照を提供することができた。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： 脳波 ,  送電線 ,  *画像 ,  電動機 ,  干渉 ,  前処理 ,  *アーチファクト ,  比較試験 ,  筋電図 ,  定量的分析 ,  独立成分分析 ,  バースト
準シソーラス用語： 認識精度 ,  脳波信号 ,  ブレインコンピュータインタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 動画像 ,  BCI ,  アーチファクト ,  影響の評価