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J-GLOBAL ID：202102278375897126   整理番号：21A0064233

前頭前野fNIRSシグナルからの自発的および画像運動の活性化モデリングと分類【JST・京大機械翻訳】

Activation Modeling and Classification of Voluntary and Imagery Movements From the Prefrontal fNIRS Signals

著者 (5件)： Rahman Md. Asadur (Military Institute of Science and Technology (MIST), Dhaka, Bangladesh) ,  Rashid Mohd Abdur (Department of Electrical and Electronic Engineering (EEE), Noakhali Science and Technology University, Noakhali, Bangladesh) ,  Ahmad Mohiuddin (Department of Electrical and Electronic Engineering, KUET, Khulna, Bangladesh) ,  Kuwana Anna (Division of Electronics and Informatics, Gunma University, Kiryu, Japan) ,  Kobayashi Haruo (Division of Electronics and Informatics, Gunma University, Kiryu, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 218215-218233  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 脳-コンピュータインターフェイス(BCI)に対する運動関連機能活性測定の傾向は,脳の中心葉と大部分が関連している。この考察は,麻痺患者の障害的アプローチであるかもしれない。この限界は運動関連BCIの代替アプローチを必要とする。初めて,運動関連BCIを実装するための前頭前血行動態を提案した。本論文は,運動関連事象に関する前頭前血行動態の活性化パターンと分類性能をモデル化することを目的とする。機能的近赤外分光法(fNIRS)を利用して,自発的および画像運動に関する酸化ヘモグロビンおよび脱酸素ヘモグロビンの濃度の変化を得た。必要な前処理により,fNIRSシグナルを統計的に解析し,適用した刺激に関する最も重要な活性化領域を局在化した。実験は,運動関連イベントが前頭前血行動態と強い相関を持つことを示した。運動関連血行動態のパターンを多項式回帰によってモデル化し,最大類似性アプローチに基づく自発的および画像イベントを分類するために使用した。結果として得られた分類精度は,運動関連脳機能解析において効果的な前頭前fNIRS信号の有効性を証明した。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： 多項式 ,  前処理 ,  オキシヘモグロビン ,  血液動態 ,  ヘモグロビン ,  脱酸素 ,  麻痺性疾患 ,  類似性 ,  有効性 ,  *前頭前野
準シソーラス用語： 分類精度 ,  局在化 ,  ブレインコンピュータインタフェイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 前頭前野 ,  fNIRS ,  シグナル ,  運動 ,  活性化 ,  モデリング ,  分類