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J-GLOBAL ID：201902250260764797   整理番号：19A2492993

作業記憶時間中の脳波からの運動方向の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Movement Direction From Electroencephalogram During Working Memory Time

著者 (3件)： Fukuda Naoki (Electrical Engineering Department, Nagaoka University of Technology, Niigata, 940-2188, Japan) ,  Nambu Isao (Electrical Engineering Department, Nagaoka University of Technology, Niigata, 940-2188, Japan) ,  Wada Yasuhiro (Electrical Engineering Department, Nagaoka University of Technology, Niigata, 940-2188, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EMBC  ページ： 3107-3110  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： 人間が認知作業を行う場合,一時的に情報を保持する必要がある。これは作業記憶(WM)と呼ばれる脳機能によって行われる。WMは刺激提示からタスク実行までの全時間範囲で活性であるので,動きに対する可読性とは対照的に,開始検出は不要である。したがって,WMの間に脳波(EEG)信号の単一試行分類を実行することによって,開始検出なしで様々なタスクにおける脳コンピュータインタフェイス(BCI)における応用を実現することが可能である。本研究の目的は,BCIへのWM適用の可能性を調べることであった。著者らは,3層ニューラルネットワーク(3-NN)を用いて,2つの指示された逐次目標方向の順序で右腕運動を実行するとき,運動方向情報の保持を必要とするWM時間の間,EEG信号を分類した。第一標的(WM1)の提示直後の信号に基づく分類において,分類精度は,偶然レベル(50%)より有意に高かった(62%)。さらに,スペクトルよりもむしろ情報として分類器への高速Fourier変換の位相を提供するとき,精度はより高かった。しかし,それは2つのタスク(WM2)に関する情報の保持を必要とするWMによって分類することができなかった。まとめると,これらの結果は,最初のWM(WM1)の間のEEGの単一試行分類が可能であり,WM情報が主に位相に含まれる可能性を示唆する。今後の研究は,他の特徴量と分類器を用いることにより分類精度を改善し,腕運動以外のタスクにおけるEEGの分類を検討することを目的とする。さらに,WMとEEG分布の間の関係も調査する必要がある。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： 可読性 ,  位相 ,  *脳波 ,  高速Fourier変換 ,  ニューラルネットワーク ,  スペクトル
準シソーラス用語： アーム運動 ,  特徴量 ,  分類精度 ,  脳波信号 ,  ブレインコンピュータインタフェイス ,  時間帯 ,  脳機能 ,  認知課題 ,  *作動記憶 , 【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)： 作業記憶 ,  脳波 ,  運動 ,  分類