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J-GLOBAL ID：202102289100201151   整理番号：21A2571232

携帯端末を用いた自然観察下のEEG指紋【JST・京大機械翻訳】

EEG Fingerprints under Naturalistic Viewing Using a Portable Device

著者 (5件)： Fraschini Matteo (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Cagliari, 09123 Cagliari, Italy) ,  Meli Miro (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Cagliari, 09123 Cagliari, Italy) ,  Demuru Matteo (Stichting Epilepsie Instellingen Nederland (SEIN), 2103SW Heemstede, The Netherlands) ,  Didaci Luca (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Cagliari, 09123 Cagliari, Italy) ,  Barberini Luigi (Department of Medical Sciences and Public Health, University of Cagliari, 09123 Cagliari, Italy)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 22  ページ： 6565  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳波(EEG)は個人識別と検証のための有望な技術であることが証明されている。最近,パワースペクトルの非周期成分は,他の一般的に使用されるEEG特徴より優れていることが示された。さらに,EEG特性は感情状態に関連した関連特徴を捉える可能性がある。本研究では,静止状態実験パラダイムに対して示されるように,パワースペクトルの非周期成分が,自然刺激シナリオにおけるEEGベース被験者特有の特徴を捉えることができるかどうかを理解することを目的とした。この質問に答えるために,異なる感情状態を誘発することを目的としたフィルムクリップの視聴中の参加者からのEEG記録を含む2つの自由に利用可能なデータセットを用いた解析を行った。本研究は,オフセットと指数パラメータに関して評価したパワースペクトルの非周期成分が,頭皮EEGから抽出した被験者固有の特徴を検出することができることを確認した。特に,結果は,システムの性能が,静止状態と比較して,フィルムクリップシナリオに対して著しく高いことを示し,従って,自然刺激の下では,被験者の同定が容易であると示唆した。結果として,EEGベースバイオメトリックシステムの性能を評価するとき,タスクベースまたは静止状態から自然刺激までのパラダイムシフトを示唆した。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： 脳波 ,  パワースペクトル ,  *指紋 ,  *携帯端末
準シソーラス用語： 頭皮 ,  被験者 ,  個人認証 ,  視聴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： EEG ,  指紋 ,  感情 ,  スペクトル解析 ,  自然刺激

分類 (4件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  人間機械系  (IB03000G)

引用文献 (23件)：

• Chan, H.-L.; Kuo, P.-C.; Cheng, C.-Y.; Chen, Y.-S. Challenges and Future Perspectives on Electroencephalogram-Based Biometrics in Person Recognition. Front. Neuroinform. 2018, 12, 66.
• Crobe, A.; Demuru, M.; Didaci, L.; Marcialis, G.L.; Fraschini, M. Minimum spanning tree and k-core decomposition as measure of subject-specific EEG traits. Biomed. Phys. Eng. Express 2016, 2, 017001.
• Fraschini, M.; Hillebrand, A.; Demuru, M.; Didaci, L.; Marcialis, G.L. An EEG-Based Biometric System Using Eigenvector Centrality in Resting State Brain Networks. IEEE Signal Process. Lett. 2015, 22, 666-670.
• La Rocca, D.; Campisi, P.; Vegso, B.; Cserti, P.; Kozmann, G.; Babiloni, F.; Fallani, F.D.V. Human Brain Distinctiveness Based on EEG Spectral Coherence Connectivity. IEEE Trans. Biomed. Eng. 2014, 61, 2406-2412.
• Pani, S.M.; Ciuffi, M.; Demuru, M.; La Cava, S.M.; Bazzano, G.; D’Aloja, E.; Fraschini, M. Subject, session and task effects on power, connectivity and network centrality: A source-based EEG study. Biomed. Signal Process. Control 2020, 59, 101891.

タイトルに関連する用語 (4件)： 携帯端末 ,  自然観察 ,  EEG ,  指紋