Noisy TDD-ICAとその脳活動解析への応用

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS2-4

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Noisy TDD-ICA and Its Application to Analysis of Brain Activities

著者名: 廣阪亮祐 (東京工業大学),桂 卓成(日立製作所),川口 英夫(日立製作所),田中 尚樹(日立製作所),岩本 光正(東京工業大学)

著者名(英語): Ryosuke Hirosaka(Tokyo Institute of Technology),Takusige Katura(Hitachi,Ltd.),Hideo Kawaguchi(Hitachi,Ltd.),Naoki Tanaka(Hitachi,Ltd.),Mitsumasa Iwamoto(Tokyo Institute of Technology)

キーワード: 独立成分解析|ノイズ|時間構造|非線形ノイズ低減|脳活動光計測法|independent component analysis|noise|time structure|nonlinear noise reduction|brain actvitiesoptical recording

要約(日本語): 信号の時間構造に基づく独立成分解析について,ノイズ存在下において検討した。手法は

独立条件を任意時刻で原信号間の相関関数がゼロになるように設定するTime Delayed Decorrelation (TDD)法である。そのアルゴリズムは白色化と回転操作に分けられるが,特に白色化においてノイズの影響を考慮する必要がある。得られた原信号はノイズを含んでいるため,非線形ノイズ低減法による低減を試みた。検討した手法を光計測法により取得したモルモットの脳活動データに適用する。推定された原信号の解釈と脳計測における本手法の意義等について議論する。

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