Detection of Motor Imagery by Real Signal Mother Wavelet

カテゴリ：部門大会

論文No：SS2-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Detection of Motor Imagery by Real Signal Mother Wavelet

著者名：寺西 泰輝（東京科学大学）,Connelly Akima（東京科学大学）,Rangpong Phurin（東京科学大学）,Zhang Zhuohao（東京科学大学）,Yagi Toru（東京科学大学）

著者名(英語)： Taiki Teranishi (Institute of Science Tokyo),Akima Connelly (Institute of Science Tokyo),Phurin Rangpong (Institute of Science Tokyo),Zhuohao Zhang (Institute of Science Tokyo),Toru Yagi (Institute of Science Tokyo)

キーワード：ブレイン・コンピュータ・インタフェース,ウェーブレット変換,運動想起,脳波,畳み込みニューラルネットワーク,Brain-computer interface,Wavelet transformation,Motor imagery,Electroencephalography,Convolutional neural network

要約(日本語)：Our research group has studied motor imagery (MI) classification using brain-computer interfaces (BCI). Wavelet transform (WT) is a widely used method for MI feature extraction, but its performance strongly depends on the chosen mother wavelet (MW). This study proposes a novel method that utilizes actual MI EEG signals as custom MW, taking advantage of WT’s similarity property. EEG signals from 10 MI trials are averaged to generate subject-specific MW, which are then used in WT to produce scalograms. These scalograms are input to a CNN to classify left- and right-hand MI tasks.

本誌掲載ページ：1785-1787p

原稿種別：英語

PDFファイルサイズ：357Kバイト