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J-GLOBAL ID：202202273407524415   整理番号：22A0971059

疲労駆動認識のための振幅ロッキング値を用いたEEGベース脳機能連結性表現【JST・京大機械翻訳】

EEG-based brain functional connectivity representation using amplitude locking value for fatigue-driving recognition

著者 (7件)： Zheng Ronglin (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Wang Zhongmin (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Wang Zhongmin (Shaanxi Key Laboratory of Network Data Analysis and Intelligent Processing, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  He Yan (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  He Yan (Shaanxi Key Laboratory of Network Data Analysis and Intelligent Processing, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Zhang Jie (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China) ,  Zhang Jie (Shaanxi Key Laboratory of Network Data Analysis and Intelligent Processing, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an, China)
資料名： Cognitive Neurodynamics  (Cognitive Neurodynamics)
巻： 16  号： 2  ページ： 325-336  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4175A  ISSN： 1871-4099  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳波信号(EEG)から構築された脳機能ネットワークが脳疲労が増加するにつれて連続的にトポロジーを変化させ,ネットワークのトポロジー特性を抽出することが脳疲労の程度を特徴付けることができることを示した。しかしながら,従来の脳機能ネットワーク構築プロセスは,脳領域間の関係を測定するために,信号の振幅または位相成分のみを選択し,解析用の脳機能ネットワークを構築するための信号の単一成分の使用は,むしろ片側である。したがって,脳領域の機能的同期解析法を提案した。この方法は,経験的モード分解(EMD)に基づくEEG信号を用いて,多重固有モード成分(IMF)を得て,それらをHilbert変換に入力して,瞬時振幅を得て,次に,振幅ロッキング値(ALV)を計算して,チャネルのすべてのペア間の同期関係を測定した。脳機能ネットワークのトポロジー特性を抽出し,覚醒と疲労状態を分類した。脳機能ネットワークを,脳領域間の同期解析を実現するために,チャネルの全対間のALVから得た各波形の隣接行列に基づいて構築した。さらに,アルファバンドにおける識別接続特徴を用いて,満足な分類精度(82.84%)を達成した。本研究では,疲労と覚醒状態におけるALV脳の機能的ネットワークを分析し,その結果,疲労状態の脳領域間の接続が有意に増加し,覚醒状態の脳領域間の接続が有意に減少し,脳領域間の情報相互作用がより規則的かつ効率的であることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  相互作用 ,  ネットワーク ,  脳波 ,  *脳 ,  多重化 ,  周波数解析 ,  *神経生理 ,  位相 ,  覚醒 ,  Hilbert変換 ,  固有モード
準シソーラス用語： 隣接行列 ,  *ロッキング ,  *脳機能 ,  経験的モード分解 ,  脳領域 ,  脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 脳波検査 ,  機能的脳ネットワーク ,  振幅ロッキング値 ,  疲労運転

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 疲労 ,  振幅 ,  ロッキング ,  EEG ,  脳機能 ,  連結性 ,  表現