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J-GLOBAL ID：202102229945125441   整理番号：21A0590278

神経信号処理のためのウェーブレット雑音除去法の系統的解析【JST・京大機械翻訳】

Systematic analysis of wavelet denoising methods for neural signal processing

著者 (9件)： Baldazzi Giulia ( Department of Informatics, Bioengineering, Robotics and Systems Engineering (DIBRIS), University of Genoa, Genoa, Italy) ,  Baldazzi Giulia ( Department of Electrical and Electronic Engineering (DIEE), University of Cagliari, Cagliari, Italy) ,  Solinas Giuliana ( Department of Biomedical Sciences, University of Sassari, Sassari, Italy) ,  Del Valle Jaume ( Institute of Neurosciences, Department of Cell Biology, Physiology and Immunology, Universitat Autonoma de Barcelona and CIBERNED, Bellaterra, Spain) ,  Barbaro Massimo ( Department of Electrical and Electronic Engineering (DIEE), University of Cagliari, Cagliari, Italy) ,  Micera Silvestro ( The BioRobotics Institute and Department of Excellence in Robotics and Artificial Intelligence, Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italy) ,  Micera Silvestro ( Bertarelli Foundation Chair, Center for Neuroprosthetics and Institute of Bioengineering, School of Engineering, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Lausanne, Switzerland) ,  Raffo Luigi ( Department of Electrical and Electronic Engineering (DIEE), University of Cagliari, Cagliari, Italy) ,  Pani Danilo ( Department of Electrical and Electronic Engineering (DIEE), University of Cagliari, Cagliari, Italy)
資料名： Journal of Neural Engineering  (Journal of Neural Engineering)
巻： 17  号： 6  ページ： 066016 (17pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5563A  ISSN： 1741-2560  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:雑音除去神経信号に対する異なるアプローチの中で,ウェーブレットベースの方法は,帯域内雑音を低減する能力により広く用いられている。すべてのウェーブレット雑音除去アルゴリズムは共通構造を持っているが,それらの有効性は,母ウェーブレット,分解レベル,閾値定義,およびそれを適用した方法(即ち,閾値化)を含むいくつかの実装選択に強く依存している。本研究では,雑音低減と形態保存に関して神経信号に及ぼす影響を定量的に評価するために,これらの因子を調べ,スパイクソーティングが下流に必要であるとき重要である。アプローチ。信号のサンプリング速度に従って,神経信号のスペクトル特性に基づいて,著者らは2つの可能な分解レベルを考慮して,最良性能の母ウェーブレットを同定した。次に,異なる閾値推定と閾値化法を比較し,最良のものに対して,近似係数を明確にするそれらの効果を評価した。評価は,異なる型のノイズとマウス末梢神経系データセットで崩壊した合成シグナルについて行い,その両方を約16kHzでサンプリングした。結果を,それらのピアソン相関係数,二乗平均平方根誤差,および信号対雑音比に関して統計的に解析した。主な結果。予想通り,ウェーブレット実装選択は処理性能に大きく影響した。全体として,5レベル分解,ハード閾値化法,およびHan et al(2007)によって提案された閾値を有するHaarウェーブレットは,最良の結果を達成した。採用した性能計量に基づいて,これらのパラメータ化によるウェーブレット雑音除去は,従来の300-3000Hz線形帯域通過フィルタリングより優れていた。意義。これらの結果は,特にスパイク形態保存が必要な場合,神経信号処理の文脈におけるウェーブレット雑音除去実装選択の推論と正確な選択を導くために使用できる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  アルゴリズム ,  *雑音 ,  帯域フィルタ ,  近似法 ,  *波束 ,  ソーティング ,  *神経インパルス ,  雑音低減 ,  周波数帯 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： サンプリング速度 ,  スペクトル特性 ,  Pearson相関係数 ,  *ウェーブレット雑音除去 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  雑音理論  (ND04020U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 神経信号 ,  ウェーブレット雑音除去 ,  系統 ,  解析