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J-GLOBAL ID：202102287825845784   整理番号：21A1153150

fNIRS神経画像データにおける手の動き検出【JST・京大機械翻訳】

Hand Motion Detection in fNIRS Neuroimaging Data

著者 (6件)： Abtahi Mohammadreza (Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Rhode Island, Kingston, RI 02881, USA) ,  Amiri Amir Mohammad (Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Rhode Island, Kingston, RI 02881, USA) ,  Amiri Amir Mohammad (Department of Physical Therapy, College of Public Health, Temple University, Philadelphia, PA 19140, USA) ,  Byrd Dennis (Interdisciplinary Neuroscience Program, University of Rhode Island, Kingston, RI 02881, USA) ,  Mankodiya Kunal (Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Rhode Island, Kingston, RI 02881, USA) ,  Mankodiya Kunal (Interdisciplinary Neuroscience Program, University of Rhode Island, Kingston, RI 02881, USA)
資料名： Healthcare (Web)  (Healthcare (Web))
巻： 5  号： 2  ページ： 20  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7197A  ISSN： 2227-9032  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運動障害と診断された人々の数が増加しているので,自然の設定におけるヒト脳のより良い理解を可能にする技術を設計することが重要である。脳の機能的情報を提供するfMRI,SPECTおよびMEGのような多くの脳イメージング法がある。しかし,これらの技術は不動,コスト,および運動アーチファクトを含むいくつかの制限がある。今日利用可能な最も新しい携帯型脳スキャナの一つは,機能的近赤外分光法(fNIRS)である。本研究では,7名の健常被験者のfNIRS神経イメージングを行い,一方,彼らが休息期間(運動なし)で手をフリッピングするような手首タスクを実施した。サポートベクターマシンの異なるモデルをこれらのfNIRS神経画像データに適用し,結果は,個人参加者のfNIRSデータに対して80%以上の精度で行動と休止期間を分類できることを示した。本結果は有望であり,fNIRSに対する提示した分類法が脳コンピュータインターフェイシング(BCI)のようなリアルタイム応用に適用でき,fNIRSとEEGからの脳活動を記録するための将来の研究の将来ステップにさらに適用でき,活動を相関させるための身体運動センサとそれらを融合させることを示唆する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒト ,  走査装置 ,  運動障害 ,  休憩 ,  携帯型 ,  SPECT ,  動き検出 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 被験者 ,  モーションセンサ ,  機能的MRI ,  モーションアーチファクト ,  脳活動 ,  *ニューロイメージング ,  脳イメージング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 動き検出 ,  fNIRS ,  SVM ,  手の動き

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

引用文献 (26件)：

• Bringing the Power of Science to Bear on Drug Abuse and Addiction, Section 1. Available online: https://www.drugabuse.gov/publications/teaching-packets/power-science/section-i (accessed on 15 August 2016). Overview of Movement Disorders. Available online: http://www.merckmanuals.com/home/brain,-spinal-cord,-and-nerve-disorders/movement-disorders/overview-of-movement-disorders (accessed on 15 August 2016). Statistics about Psychogenic Movement Disorders. Available online: http://www.rightdiagnosis.com/p/psychogenic_movement_disorders/stats.html (accessed on 15 August 2016).
• Bach, J.P.; Ziegler, U.; Deuschl, G.; Dodel, R.; Doblhammer-Reiter, G. Projected numbers of people with movement disorders in the years 2030 and 2050. Mov. Disord. 2011, 26, 2286-2290.
• Strangman, G.; Boas, D.A.; Sutton, J.P. Non-invasive neuroimaging using near-infrared light. Biol. Psychiatry 2002, 52, 679-693.
• Gratton, G.; Corballis, P.M.; Cho, E.; Fabiani, M.; Hood, D.C. Shades of gray matter: Noninvasive optical images of human brain reponses during visual stimulation. Psychophysiology 1995, 32, 505-509.
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タイトルに関連する用語 (4件)： fNIRS ,  神経画像 ,  手 ,  動き検出