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J-GLOBAL ID：201902281903024782   整理番号：19A2492980

新しいEEGベースの4クラス言語BCI*【JST・京大機械翻訳】

A Novel EEG-Based Four-Class Linguistic BCI^*

著者 (3件)： Jahangiri Amir (BCI+NE Laboratory, School of Computer Science and Electronic Engineering, UK) ,  Achanccaray David (NeuroRobotics Laboratory, Tohoku University, Sendai, Japan) ,  Sepulveda Francisco (BCI+NE Laboratory, School of Computer Science and Electronic Engineering, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EMBC  ページ： 3050-3053  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： 本研究では,4つの音素構造「BA」,「FO」,「LE」および「RY」をカバー音声タスククラスとして用いる,新しいEEGベースの言語的BCIを提案した。年齢範囲19~37の6人の神経学的に健康なボランティアがこの実験に参加した。参加者は聴覚キューを聞いたとき,音素構造をカバーするように求められた。EEGを2048試料/sで64電極で記録した。各試行の継続時間は,手がかりから出発して312msである。BCIは,クラス当たり15の試行を含む混合無作為化記録実行を用いて訓練された。BCIは,ランダムな順序で提示されたクラス当たり5つの試行を含む「Wack a mole」の簡単なゲームを実行することによってテストされる。6人のユーザの平均分類精度は82.5%である。最も価値のある特徴は,聴覚キュー認識(開始後約100ms)と70~128Hzの周波数範囲内に現れた。最も有意に同定された脳領域は,前頭皮質(刺激駆動実行制御にリンク),Wernicke領域(Phonologyコード検索にリンク),右IFG,Broca領域(音節化にリンク)であった。本研究では,BCIsに対する言語学的タスクを用いて表面をスクラッチするだけで,このアプローチを用いて将来,より多くの能力のあるシステムを生成する可能性が存在する。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： 継続時間 ,  聴覚 ,  ボランティア ,  ゲーム ,  待ち行列 ,  言語学 ,  音節 ,  *言語 ,  音素
準シソーラス用語： Broca領域 ,  前頭皮質 ,  脳領域 ,  分類精度 ,  健康 ,  神経学 , 【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 (2件)： EEG ,  言語