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J-GLOBAL ID：201902249979757330   整理番号：19A0188542

睡眠経路BCIシステムのためのEEG信号の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of EEG signals for a hypnotrack BCI system

著者 (4件)： Alimardani Maryam (Department of Cognitive Science and Artificial Intelligence, Tilburg University, Netherlands) ,  Keshmiri Soheil (Lab Advanced Telecommunication Research Institute International (ATR), Japan) ,  Sumioka Hidenobu (Lab Advanced Telecommunication Research Institute International (ATR), Japan) ,  Hiraki Kazuo (Department of General Systems Studies, Tokyo University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IROS  ページ： 240-245  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： 催眠介入に対する人々の反応は多様で予測不可能である。それらの脳波(EEG)信号からのユーザの感受性レベルを予測するシステムは,臨床的催眠療法セッションにおいて有用である可能性がある。本論文では,高いおよび低い催眠感受性を有する被験者の2つのグループから記録されたEEGの微分エントロピー(DE)を抽出し,感受性特性の分類のためにこれらDE特徴に関するサポートベクトルマシンを構築した。さらに,そのような特性の推定を改善するためのクラスタリングベースの特徴精密化戦略を提案した。結果は,催眠の前後の被験者の感受性レベルの検出において高い分類性能を示した。著者らの結果は,治療と医療の領域に適用される将来のBelシステムの開発におけるこの分類器の有用性を示唆する。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 ,  感受性 ,  微分 ,  予測 ,  クラスタ化 ,  *催眠 ,  エントロピー ,  サポートベクトルマシン ,  精密化
準シソーラス用語： 被験者 ,  脳波信号 , 【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 (5件)： 睡眠 ,  経路 ,  BCI ,  EEG信号 ,  分類