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J-GLOBAL ID：202002221942603760   整理番号：20A1956874

運動画像EEG信号に用いるオンライン再帰ICAアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Online Recursive ICA Algorithm Used for Motor Imagery EEG Signal

著者 (3件)： Lin Xueyi (Keio University,Graduate School of Science and Technology,Yokohama,Japan) ,  Wang Lu (Keio University,Department of Information and Computer Science,Yokohama,Japan) ,  Ohtsuki Tomoaki (Keio University,Department of Information and Computer Science,Yokohama,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： EMBC  ページ： 502-505  発行年： 2020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： 脳波(EEG)シグナルは,ヒト脳の活動を研究するために重要である。独立成分分析(ICA)アルゴリズムは,効果的にアーチファクトからEEG源を分離することができる実用的ブラインドソース分離(BSS)技術である。しかし,ほとんどの従来のICAアルゴリズムは,混合プロセスが瞬間的でオフラインであると仮定する。本論文では,オンライン再帰的ICAアルゴリズム(ORICA)の拡張に基づく新しいフレームワークを提案し,モータ画像(MI)EEG記録に適用した。寄与は以下の通りである。最初に,アーチファクト汚染MIEEG記録に用いる正確で効果的なソース分離に対するORICAの適応性を示した。第二に,ソース分離の出力に関するEOG信号を同定するために,地形マップを提示して,ターゲット信号を識別した。実験結果は,提案したフレームワークがリアルタイム状況におけるMIEEG記録を処理するために適用できることを示した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  脳波 ,  電動機 ,  ヒト ,  適応性 ,  地形図 ,  アーチファクト ,  独立成分分析 ,  ブラインドソース分離 ,  *脳波信号
準シソーラス用語： 実時間 ,  *オンライン ,  オフライン , 【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)： 動画像 ,  EEG信号 ,  オンライン ,  ICA ,  アルゴリズム