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J-GLOBAL ID：202102230877348284   整理番号：21A0894124

ロボットシステムを制御するためのANFISを用いた運動画像信号の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Motor Imagery Signals Using ANFIS to Control a Robotic System

著者 (3件)： T. D Sunny (Govt. Engineering College,Thrissur,Kerala,India) ,  Raj P. Roshitha (Govt. Engineering College,Kozhikode,Kerala,India) ,  K. Meenakshy (Govt. Engineering College,Thrissur,Kerala,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PICC  ページ： 1-5  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： 脳-コンピュータインタフェイス(BCI)は,障害者の利点のために脳とコンピュータの間のコミュニケーションを提供することを目的とする。運動皮質は,自発的運動の計画と制御に関与する大脳皮質の領域である。運動皮質から,想像動作,EEG信号(電子脳図)に対応する運動イメージ信号を得た。EEGは,低信号対雑音比の非定常信号である。さらに,主題依存変動性,最適特徴抽出方法の必要条件,および高精度分類器の需要は,まだ,運動イメージベースのBCIにおける主要な課題である。いくつかの研究をBCIで報告したが,本研究では,上記の課題を相当程度克服する方法を提案した。提案方法は,最適特徴を抽出するために,共同近似的対角化(JAD)による共通空間パターン(CSP)アルゴリズムを使用する。適応ニューロファジィ推論システム(ANFIS)を用いて分類を行った。提案した方法を訓練し,公的に利用可能なBCI競合IVデータセットを用いて試験した。このアプローチで得られた結果は,多くの他の報告された結果よりはるかに良いことが分かった。4つの想像運動左手運動(クラス1),右手運動(クラス2),足運動(クラス3),およびTongue運動(クラス4)をロボットシステムを用いて実証した。ロボット構造を制御するために,Lego Mind-Strom NXT煉瓦制御装置を用いた。4つの分類されたラベルは,Brick制御装置に対する制御コマンドとして作用する。これらのコマンドは,基本的なニーズを満たすための異なるデバイスを制御するために,運動障害者を支援するのに使用できる。Copyright 2021 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： SN比 ,  アルゴリズム ,  *ロボット ,  煉瓦 ,  特徴抽出 ,  運動野 ,  大脳皮質 ,  近似法 ,  運動障害 ,  *画像信号 ,  コンピュータ ,  ファジィニューラルネットワーク ,  対角化
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 ,  *ロボットシステム , 【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 (4件)： ロボット ,  ANFIS ,  動画像 ,  分類