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J-GLOBAL ID：202202245996666564   整理番号：22A1062515

指の動き分類のための線形CRF分類器への最初の近似【JST・京大機械翻訳】

A First Approximation to Linear CRF classifiers for Finger Movement Classification

著者 (3件)： Cristancho Cuervo Jorge Humberto (Electrical and Electronics Engineering, Universidad del Norte, Colombia) ,  Ripoll Solano Lacides Antonio (Universidad del Norte, Colombia) ,  Delgado Saa Jaime Fernando (Liti Capital, Switzerland)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICBBB ’22  ページ： 14-20  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： 指の動きと脳活動の間の関係を理解するために,指屈曲復号化と分類は注目を集めている。最初にEEG信号に焦点を絞って,それは後者の信号によって提供される利点のため,電気皮質造影(ECoG)信号に急速に移動した。本論文では,タスクに対するアプローチとして,CRF分類器と潜在動的CRF(LDCRF)モデルの二つのベースCRF識別分類器を提案した。提案した分類器は,生成モデルを実行することなく時間依存性を考慮に入れる利点を持つ。結果は,提案した分類器が高ガンマ(HG)バンド(精度:CRF:0.742,LD-CRF:0.737;Cohen’s κ:CRF:0.682,LD-CRF:0.681)で,低周波成分(LFC)(精度:CRF:0.433,LDCRF:0.430;Cohenのカッパ:CRF:0.322,LDCRF:0.329)より良好に機能することを示した。他の分類器およびHGデータと比較して,ベースCRF分類器は,3つの他の分類器より,より高い性能(精度:CRF:0.742,LDCRF:0.737;Cohenのカッパ:CRF:0.674,LDCRF:0.669)を持ち,線形判別解析(精度:0.224,Cohenのカッパ:0.024),二次識別分析(精度:0.224,Cohenのカッパ:0.026),および線形サポートベクトルマシン(精度:0.280,Cohenのカッパ:-0.003)で,0.05の有意性レベルを有した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ ,  *分類 ,  精度 ,  認識 ,  *近似法 ,  時間依存性 ,  復号化 ,  皮質 ,  線形性 ,  LF【周波数】 ,  判別分析 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 皮質脳波 ,  生成モデル ,  脳活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： トランジスタ  (NC03070N) ,  増幅回路  (NC05040U) ,  半導体集積回路  (NC03162T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 指 ,  動き ,  分類 ,  線形 ,  CRF ,  分類器 ,  近似