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J-GLOBAL ID：202202280633036178   整理番号：22A0977831

新しい多重解像度解析を用いたEEGおよびfNIRS信号からの動きアーチファクト補正【JST・京大機械翻訳】

Motion Artifacts Correction From EEG and fNIRS Signals Using Novel Multiresolution Analysis

著者 (9件)： Hossain Md. Shafayet (Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Reaz Mamun Bin Ibne (Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Chowdhury Muhammad E. H. (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Ali Sawal H. M. (Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Bakar Ahmad Ashrif A. (Department of Electrical, Electronic and Systems Engineering, Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Selangor, Malaysia) ,  Kiranyaz Serkan (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Khandakar Amith (Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Alhatou Mohammed (Department of Neurology, Neuromuscular Division, Al-Khor, Hamad General Hospital, Doha, Qatar) ,  Habib Rumana (Department of Neurology, BIRDEM General Hospital, Dhaka, Bangladesh)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 29760-29777  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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)

抄録/ポイント： 生理的信号測定および処理は,病院中心治療がウェアラブルおよびユビキタスモニタリングに向けて移動しているので,外来設定においてますます普及している。生理学的信号の大部分は,様々なタイプのノイズ,特に運動アーチファクトに対して高度に感受性である。脳波(EEG)と機能的近赤外分光法(fNIRS)シグナルは,運動アーチファクトに例外なく,それは歩行設定で顕著になる。様々な神経学的障害の検出の成功は,クリーンEEGとfNIRS信号に大きく依存するので,信頼できるロバストな方法を用いて,これら2つの信号モダリティから運動アーチファクトを除去するのは,最も重要である。本論文では,単一チャネルEEGとfNIRS信号からの運動アーチファクト補正のために,i)変分モード分解(VMD),ii)主成分分析と組み合わせたVMD(VMD-PCA),およびiii)正準相関解析と組み合わせたVMD(VMD-CCA)の3つの新しい多重解像度解析技術を提案した。これらの新しい技術の有効性を,信号対ノイズ比(ΔSNR)と運動アーチファクト(η)のパーセンテージ低減の差を計算することによって検証する。3つの提案された新しい方法の中で,15個の固有モード関数(IMFs)で分解されたVMD-CCAは,すべての23個のEEG記録に対して,それぞれ23.81dBと57.01%の平均ΔSNRとη値を生成するEEG信号に対して最良の雑音除去性能を示した。一方,利用可能な16fNIRS記録では,10IMFで分解したVMD-CCAは,それぞれ平均ΔSNRとη値が15.97dBと39.01%であった。提案方法を用いて報告した結果は,既存の最先端技術の大部分より優れていた。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】

シソーラス用語： SN比 ,  雑音 ,  変分法 ,  脳波 ,  信号 ,  分解 ,  有効性 ,  主成分分析 ,  ロバスト性 ,  *アーチファクト ,  雑音除去
準シソーラス用語： モダリティ ,  正準相関解析 ,  ウェアラブル ,  モード分解 ,  固有モード関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重解像度解析 ,  EEG ,  fNIRS ,  動き ,  アーチファクト