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J-GLOBAL ID:202202274615982893   整理番号:22A0960432

神経エルゴノミクスにおけるファジィ認知マップを用いたfNIRSのための効果的な脳連結性【JST・京大機械翻訳】

Effective Brain Connectivity for fNIRS With Fuzzy Cognitive Maps in Neuroergonomics
著者 (6件):
資料名:
巻: 14  号:ページ: 50-63  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2443A  ISSN: 2379-8920  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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機能的近赤外分光法(fNIRS)シグナル間の効果的な連結性(EC)は,脳の異なる領域に関連した脳活動間の影響の強さの定量的尺度である。明らかに,ECの正確な解読は,ヒト脳におけるニューロン相互作用の複雑に複雑な性質の理解への更なる洞察を提供する。本論文では,強化ファジィ認知マップ(FCM)を用いて,ヒト脳信号におけるECを推定するための新しいアプローチを示した。提案手法は,実際のfNIRS信号と合成fNIRS信号間のEC予測の精度を改善した,効果的なFCMs(E-FCMs)と呼ばれるFCMsの正則化方法論を示す。本質的に,FCM方法論で作られた修正は,変換関数パラメータの独立チューニングと組み合わせたFCMのためのより強力な予測式を含んでいる。E-FCMから得たfNIRS信号におけるECの比較を,標準FCMから得たもの,動的因果モデリング(DCM),およびGranger因果律(GC)から得た一般的線形モデル(GLM)パラメーターは,前述の方法より提案したE-FCMのより大きなプロウエを示した。実際のfNIRSデータに対して,認知活性を表す際のオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビン(オキシ-Hb,デオキシ-Hb)の役割への洞察を得るために,経験的研究も行った。この記事は,神経エルゴノミクス研究コミュニティに対して重要な意味を持つと信じる。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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生体計測 

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