BCIキャリブレーション努力を低減するためのオンラインおよびオフラインドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

Wu Dongrui

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204087980218 整理番号：22P0039959

BCIキャリブレーション努力を低減するためのオンラインおよびオフラインドメイン適応【JST・京大機械翻訳】

Online and Offline Domain Adaptation for Reducing BCI Calibration Effort

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著者 (1件)：
資料名：
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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

多くの実世界脳コンピュータインタフェース(BCI)アプリケーションは,EEG信号における事象関連電位(ERP)の単一試行分類に依存している。しかし,異なる被験者は同じ刺激に対しても異なる神経応答を持つので,そのパラメータがすべての被験者に適合する一般的なERP分類器を構築することは非常に困難である。分類器は,いくつかのラベル付き被験者特有のデータを用いて,各個人被験者に対して較正する必要がある。本論文では,オンラインおよびオフライン加重適応正則化(wAR)アルゴリズムの両者を提案し,BCIキャリブレーションに必要なラベル付き被験者固有EEGデータ量を最小化し,従ってBCIシステムの有用性を高めた。オンラインおよびオフラインwARアルゴリズムの両者がいくつかの他のアルゴリズムよりも著しく優れている,視覚的に誘発された潜在的奇数ボールタスクおよび3つの異なるEEGヘッドセットを用いて実証した。さらに,ソースドメイン選択を通して,それらの計算コストを約50%低減でき,それらを実時間アプリケーションにより適したものにする。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

生体計測 , 人間機械系

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