脳コンピュータインタフェイス(BCI)におけるEEGベース回帰問題のための空間フィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Wu Dongrui; King Jung-Tai; Chuang Chun-Hsiang; Lin Chin-Teng; Jung Tzyy-Ping

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200498181574 整理番号：22P0039961

脳コンピュータインタフェイス(BCI)におけるEEGベース回帰問題のための空間フィルタリング【JST・京大機械翻訳】

Spatial Filtering for EEG-Based Regression Problems in Brain-Computer Interface (BCI)

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発行年： 2017年02月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2017年02月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

脳波(EEG)信号は脳-コンピュータインタフェイス(BCI)で頻繁に使用されるが,それらはアーチファクトとノイズによって容易に汚染され,分類または回帰のために機械学習アルゴリズムに供給する前に前処理を行う必要がある。空間フィルタは,BCI分類問題に対するEEGの信号対雑音比を増加させるために広く使用されてきたが,BCI回帰問題におけるそれらの応用は非常に限られている。本論文は,ファジィ集合の利用によって,分類のためにCSPフィルタから拡張されるBCIにおけるEEGベースの回帰問題のための2つの一般的空間パターン(CSP)フィルタを提案した。大規模研究からのEEGベース応答速度推定に関する実験結果は,5か月間の17人の被験者からの持続的注意精神運動ビジランスタスクデータの143セッションを収集し,2つの提案した空間フィルタがEEG信号品質を著しく増加させることを示した。ユーザ応答速度推定のためのLASSOとk-最近傍回帰で使用するとき,空間フィルタは,10.02-19.77%の二乗平均平方根推定誤差を減少することができて,同時に,19.39-86.47%によって真の応答速度への相関を増加できた。【JST・京大機械翻訳】

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人間機械系 , 生体計測

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