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J-GLOBAL ID：202002231200691460   整理番号：20A0827593

歩行中の自己調節意図の検出に関する被験者間FNIRS-BCI研究【JST・京大機械翻訳】

A Between-Subject fNIRS-BCI Study on Detecting Self-Regulated Intention During Walking

著者 (5件)： Li Chunguang (Key Laboratory of Robotics and System of Jiangsu Province, School of Mechanical and Electric Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Su Min (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, The First Affiliated Hospital of Soochow University, Suzhou, China) ,  Xu Jiacheng (Key Laboratory of Robotics and System of Jiangsu Province, School of Mechanical and Electric Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Jin Hedian (Key Laboratory of Robotics and System of Jiangsu Province, School of Mechanical and Electric Engineering, Soochow University, Suzhou, China) ,  Sun Lining (Key Laboratory of Robotics and System of Jiangsu Province, School of Mechanical and Electric Engineering, Soochow University, Suzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 28  号： 2  ページ： 531-540  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 【目的】ほとんどのBCI(脳-コンピュータインタフェイス)研究は,静止状態から運動意図を検出することに焦点を合わせた。しかし,通常,実際の寿命で起こる二つの運動状態の動的制御はほとんど研究されていない。また,人気のある被験者内の方法は,新しい主題で試験するとき,広範囲で時間のかかる学習段階を必要とする。本論文では,異なる被験者に対する強い適応性を有する動的歩容調整意図を識別する方法を提案した。【方法】30人の被験者から得られた脳ヘモグロビン信号を研究し,注視調整意図を解読した。脳ヘモグロビン情報を,fNIRS(機能的近赤外分光法)技術を用いて記録した。ゼロドリフトを除去するために数学的形態フィルタリングを適用し,EWM(エントロピーW8法)を用いて,関心のある領域(ROIs)上の平均ヘモグロビン値を計算した。勾配ブースティング決定木(GBDT)を用いて,自己制御意図の開始を検出した。積層アルゴリズムに基づく2層GA-SVM(遺伝的アルゴリズム-サポートベクトルマシン)モデルをさらに提案して,自己制御意図(速度増加,速度減少,ステップ増加,およびステップ縮小)の4つのタイプを同定した。【結果】GBDTは,0.894の平均AUC(面積下面積)を有する発症意図を検出するために,良好な性能を有することがわかった。2層GA-SVMモデルは,単一のGA-SVMモデルから70.6%から84.4%(p=0.005)まで4つのタイプの意図の平均ACC(精度)を押し上げた。さらに,提案した方法は,平均結果を伴う擬似オンライン試験を通過した。すなわち,AUC=0.883,TPR(True Positive Rate)=97.5%,FPR(False Positive Rate)=0.11%,およびLAY(検出限界)=-0.52±2.57秒であった。調整歩行の認識のためのACC=80%。【結論】結果は,fNIRS技術に基づく異なる被験者のための運動状態から動的歩容調整意図を解読することが実行可能であることを示した。それは,歩行支援装置の制御におけるfNIRSベースの脳コンピュータインタフェース技術の実用化を実現する可能性を有する。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： ヘモグロビン ,  歩容 ,  *自己調節 ,  ドリフト ,  ディシジョンツリー ,  サポートベクトルマシン ,  エントロピー ,  遺伝的アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  適応性 ,  フィルタリング ,  学習 ,  検出限界
準シソーラス用語： オンライン ,  ブースティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 歩行 ,  自己調節 ,  意図 ,  被験者 ,  fNIRS ,  BCI ,  研究