事象関連電位の集団同時計測を用いたライフログのイベント検出に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC7-4

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): A Study on Event Detection in Lifelog Using Collective Simultaneous Measurement of Event-Related Potentials

著者名: 長野 孝亮（富山県立大学）,山本 和司（ドコモ・テクノロジ）,唐山 英明（富山県立大学）

著者名(英語): Kosuke Nagano (Toyama Prefectural University),Kazushi Yamamoto (DOCOMO Technology, Inc.),Hideaki Touyama (Toyama Prefectural University)

キーワード: ライフログ|事象関連電位(ERP)|視覚誘発電位(VEP)|P300|集団同時計測畳み込みニューラルネットワーク(CNN)|Life-Log|Event-related potentials(ERPs)|Visual evoked potentials(VEP)|P300|Collective Simultaneous MeasurementConvolutional Neural Network(CNN)

要約(日本語): ヒトの活動を日常的に記録するライフログは，マーケティング分野への応用が期待されている．ライフログの活用には膨大なデータ量から特定イベントを検出する必要があるため，効率的な索引手法が重要である．ここで事象関連電位は特定の事象に関連して生じる脳の電位変化である．事象関連電位の導出には複数回の刺激提示により得られた脳波の加算平均が必要であり，この従来手法では実時間性が損なわれる．しかし近年，事象関連電位の実時間性を保つ手法として，集団に対して同時に刺激を提示し，被験者間の脳波を加算平均する手法が登場した．そこで，本研究ではライフログの効率的索引手法として，事象関連電位の集団同時計測に着目し，視覚刺激提示時のイベント検出を試みた．事象関連電位の検出には畳み込みニューラルネットワークによる判別を行った．その結果，事象関連電位の検出精度はF値94.2±0.85%となり，本提案手法の有効性が示唆された．

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