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J-GLOBAL ID：202002272865431690   整理番号：20A1987470

機械学習に基づいた話し中の脳波の識別に関する研究

Speaking Distinguish Based on Machine Learning by Using EEG

著者 (2件)： LI Boning (Saitama Inst. of Technol.) ,  CAO Jianting (Saitama Inst. of Technol.)
資料名： 埼玉工業大学若手研究フォーラム論文集  (埼玉工業大学若手研究フォーラム講演論文集)
巻： 18th  ページ： 76-77  発行年： 2020年08月18日 
JST資料番号： J1603A  ISSN： 1880-392X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・癲癇やアルツハイマー病の診断には,専門家の介入が必要な脳波...

シソーラス用語： *技術 ,...
準シソーラス用語： P300波 ,...

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分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  神経系の疾患  (GN03000O)

引用文献 (4件)：

• Acharya, U. R., Sree, S. V., Swapna, G., Martis, R. J., & Suri, J. S. (2013). Automated EEG analysis of epilepsy: a review. Knowledge-Based Systems, 45, 147-165.
• Przegalinska, A., Ciechanowski, L., Magnuski, M., & Gloor, P. (2018). Muse headband: Measuring tool or a collaborative gadget?. In Collaborative Innovation Networks (pp.93-101). Springer, Cham.
• Krigolson, O. E., Williams, C. C., Norton, A., Hassall, C. D., & Colino, F. L. (2017). Choosing MUSE: Validation of a low-cost, portable EEG system for ERP research. Frontiers in neuroscience, 11, 109.
• Cortes, C., Gonzalvo, X., Kuznetsov, V., Mohri, M., & Yang, S. (2017, July). Adanet: Adaptive structural learning of artificial neural networks. In International conference on machine learning (pp. 874-883).

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  話し中 ,  脳波 ,  識別 ,  研究