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ニューラルネットワークによる脳波に基づくメンタルタスクの分類
http://hdl.handle.net/2297/18409
http://hdl.handle.net/2297/18409d4b1ed48-5888-4cdc-b851-d42943cd0a59
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
TE-PR-NAKAYAMA-K-25_m.pdf (636.4 kB)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2017-10-03 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ニューラルネットワークによる脳波に基づくメンタルタスクの分類 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Classification of Mental Tasks by Using Neural Networks Based on Brain Waves | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| 著者 |
稲垣, 清人
× 稲垣, 清人× 中山, 謙二 |
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| 提供者所属 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 金沢大学理工研究域 電子情報学系 | |||||
| 書誌情報 |
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report 巻 105, 号 174, p. 25-30, 発行日 2005-07-01 |
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| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 0913-5685 | |||||
| NCID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AA11943613 | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | IEICE The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 階層形ニューラルネットワークを用いて脳波解析に基づくメンタルタスクの推定を行った.5種類のメンタルタスクを対象とし, 7チャネルの電極で測定した脳波を用いた.脳波をフーリエ変換して特徴を抽出した.値が小さいサンプルが多いので, 非線形正規化を行った.1チャネル当たり2,500サンプルの脳波データを平均化により圧縮を行ったが, 1チャネル当たり20サンプルの場合が良好な結果を得た.ニューラルネットワークの出力が小さい場合は「判定不能」とするが, そのための閾値によって, (正答率, 誤答率)は(78%, 0%)〜(92%, 8%)の範囲で変化する.閾値が低いほど, 正答率が向上するが, 同時に誤答率も高くなる.今回用いたメンタルタスクの種類に差はあまり大きくなかった.脳波は個人差も大きい.3人の被験者に対して個別にニューラルネットワークを学習した場合でも, 42%〜78%の開きがあった.さらに, 2人の被験者の脳波データを単一のニューラルネットワークで学習した場合の正答率は, 個別学習の78%, 72%から65%に低下しており, 推定が難しくなっている. A multilayer neural network has been applied to estimation of mental tasks based on brain waves. Five kinds of the mental tasks are used. The brain waves were measured by using 7-channels. Features are extracted through Fourier transform. Since many samples have small value, the nonlinear normalization is employed. 2,500 samples are included in a channel. The number of the samples is compressed by taking average of the successive several samples. 20 samples per a channel can provide good estimation results. When the outputs of the neural network are small, the estimation results are not reliable and are rejected by using some threshold. (Correct and mis-judgement rate) vary from (78% and 0%) to (92% and 8%). As the threshold is increased, both correct and mis-judgement are decreased. The brain waves are different from person to person. The correct judgement rates for three persons are 42%〜78%. Furthermore, when a single neural network is applied to the brain wave data of two persons, the correct judgement rate decreases from 78% and 72% to 65%. | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 関連URI | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | http://www.ieice.org/jpn/index.html | |||||
| 関連URI | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | http://ci.nii.ac.jp/naid/110003281704 | |||||
