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J-GLOBAL ID：201902282887492736   整理番号：19A1533346

誘発電位における異なる刺激モデル上のフィルタの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of filters over different stimulation models in evoked potentials

著者 (2件)： Gueven Ayseguel (Faculty of Engineering, Erciyes University, Kayseri, Turkey) ,  Batbat Turgay (Faculty of Engineering, Erciyes University, Kayseri, Turkey)
資料名： Biocybernetics and Biomedical Engineering  (Biocybernetics and Biomedical Engineering)
巻： 39  号： 2  ページ： 339-349  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3437A  ISSN： 0208-5216  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： フィルタリングは信号の望ましくない部分を除去する重要なプロセスである。信号記録の間,様々な形の雑音がデータを歪める。生理学的信号は非常に雑音に敏感であり,それらを評価するために強力なフィルタリング手法を適用しなければならない。本研究の目的は,頭皮信号に関する現代のフィルタリング手法を比較することである。脳活動はEEGと誘発電位(EP)のような脳信号により一般的に調べられた。本研究では,視覚および聴覚刺激により18~25歳の大学生からデータを記録した。離散ウェーブレット変換,特異スペクトル解析,経験的モード分解および離散Fourier変換ベースフィルタを用いて,分類性能に関する生データと比較した。Higuchiフラクタル次元とエントロピー特徴をEEGから抽出した。EP信号からP300特徴を抽出した。分類はサポートベクトルマシンで適用した。全ての濾過データは生データよりも良好なスコアを与えた。経験的モード分解(EMD)とFourierベースフィルタは離散ウェーブレットベースフィルタよりも低い結果をもたらした。特異スペクトル解析は84.32%で最良の結果を与えた。本研究は,特異スペクトル解析が敏感な生理学的信号から雑音を除去し,EMDが再合成の前に新しいモード選択手順を必要とすることを示唆した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタ ,  雑音 ,  フィルタリング ,  エントロピー ,  サポートベクトルマシン ,  大学生 ,  視覚 ,  フラクタル次元
準シソーラス用語： P300事象関連電位 ,  生データ ,  離散Fourier変換 ,  特異スペクトル解析 ,  離散ウェーブレット変換 ,  脳活動 ,  頭皮 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： フィルタ ,  脳波 ,  視覚誘発電位 ,  聴覚誘発電位 ,  注意 ,  サポートベクトルマシン

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 誘発電位 ,  刺激 ,  モデル ,  評価