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J-GLOBAL ID：202002225928896594   整理番号：20A2278453

EEGに基づく脳コンピュータインタフェイス信号の分類精度の向上【JST・京大機械翻訳】

Increasing the Classification Accuracy of EEG based Brain-computer Interface Signals

著者 (8件)： Dimitrov Georgi (University of Library Studies and Information Technologies,Sofia,Bulgaria) ,  Petrov Pavel (University of Economics,Varna,Bulgaria) ,  Dimitrova Inna (University of Library Studies and Information Technologies,Sofia,Bulgaria) ,  Panayotova Galina (University of Library Studies and Information Technologies,Sofia,Bulgaria) ,  Garvanov Ivan (University of Library Studies and Information Technologies,Sofia,Bulgaria) ,  Bychkov Olexiy (Taras Shevchenko National University of Kyiv,Kyiv,Ukraine) ,  Kovatcheva Eugenia (University of Library Studies and Information Technologies,Sofia,Bulgaria) ,  Petrova Pepa (University of Library Studies and Information Technologies,Sofia,Bulgaria)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ACIT  ページ： 386-390  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： 近年,脳-コンピュータインタフェイス(BCI)デバイスへの注意と,ヒト脳シグナルを解読するそれらの可能性はかなり上昇している。達成された結果は,医学,Smart IoT,機械管理,自動車などの球への応用を見出す。本論文では,ヒト脳信号の分類の精度に対する付加的視覚刺激の影響を検討する。Emotiv Epoc 14+を用いて実験データを得た。データはOpenVibeプラットフォームで処理される。研究結果は,付加的視覚刺激を導入するとき,分類装置訓練においてかなりの品質改良を示した。これは,実際に適用するとき,入力信号分類の精度を改善する。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： 自動車 ,  分類装置 ,  *ヒト
準シソーラス用語： 視覚刺激 ,  分類精度 ,  *ブレインコンピュータインタフェイス ,  モノのインターネット , 【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 (3件)： EEG ,  脳コンピュータインタフェイス ,  分類精度