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J-GLOBAL ID：202002294290090687   整理番号：20A0982921

条件付き最適化経験的モード分解とマルチスケール畳込みニューラルネットワークに基づく運動画像EEG認識【JST・京大機械翻訳】

Motor imagery EEG recognition based on conditional optimization empirical mode decomposition and multi-scale convolutional neural network

著者 (5件)： Tang Xianlun (Chongqing Key Laboratory of Complex Systems and Bionic Control, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Li Wei (Chongqing Key Laboratory of Complex Systems and Bionic Control, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Li Xingchen (Chongqing Key Laboratory of Complex Systems and Bionic Control, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Ma Weichang (Chongqing Key Laboratory of Complex Systems and Bionic Control, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China) ,  Dang Xiaoyuan (College of Mobile Telecommunications, Chongqing University of Posts and Telecom, Chongqing 401520, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 149  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 脳波(EEG)信号分類は,脳コンピュータインタフェイス(BCI)システムにおいて重要な役割を果たす。しかしながら,EEG信号の固有の複雑な性質は,それらを解析しモデル化することを困難にしている。本論文では,条件付き経験的モード分解(CEMD)と一次元多重スケール畳込みニューラルネットワーク(1DMSCNN)に基づく新しい方法を提案し,モータ画像(MI)EEG信号を認識した。CEMDアルゴリズムにおいて,元のEEG信号と各固有モード成分(IMF)の間の相関係数を,IMFを選択するための最初の条件として使用し,IMF間の相対エネルギー占有率は,第2の条件である。CEMDアルゴリズムを,EEG信号のノイズを取り除くために適用した。次に,EEG信号組合せ法を,チャネル間の事象関連同期/脱同期(ERS/ERD)情報を符号化するために提案した。最後に,処理したEEG信号を分類するために,1DMSCNNと呼ばれるモデルを構築した。提案した方法を実験室とBCI競争IVデータセット2bで収集したデータセットに適用した。結果は,他の最先端の研究と比較して,提案方法がEEG信号分類のためにより高い精度を達成することができることを示した。さらに,提案したアルゴリズムをEEG信号のオンライン認識に適用し,脳と車椅子と直接相互作用するBCIシステムを設計し,実装した。このシステムは,EEG信号を通して左と右をターンすることができる。オンライン実験結果は,設計した知的車椅子システムが実行可能なBCI応用であることを示した。それは,提案したアルゴリズムをエキスパートと知的システムで使用できることを証明した。著者らの方法は,人間-ロボット相互作用の開発に刺激を提供することができた。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  雑音 ,  相互作用 ,  脳波 ,  電動機 ,  相関係数 ,  一次元 ,  車椅子 ,  占有率 ,  固有モード
準シソーラス用語： ブレインコンピュータインタフェイス ,  オンライン ,  *経験的モード分解 ,  脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 経験的モード分解 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  運動イメージEEG ,  特徴抽出 ,  インテリジェント車椅子

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適化 ,  経験的モード分解 ,  マルチスケール ,  畳込みニューラルネットワーク ,  動画像 ,  EEG