自己組織化マップを用いた脳波の自動状態分類手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS8-4

グループ名: 【C】平成21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: 2009/09/03

タイトル(英語): The automatic method of EEG state classification by using self-organizing map

著者名: 田村 和弘(東京電機大学),島田 尊正(東京電機大学),原田 元(脳波計量解析研究所),斎藤陽一 (脳波計量解析研究所)

著者名(英語): kazuhiro Tamura(Tokyo Denki University),takamasa Shimada(Tokyo Denki University),hajime Harada(Research Institute for EEG Analysis),yoichi Saito(Research Institute for EEG Analysis)

キーワード: 自己組織化マップ|脳波解析|self-organizing map|eeg analysis

要約(日本語): 精神病治療法において睡眠段階は精神病を判断するうえで重要である。正確な診断の為には定量的で客観的な手法が必要とされている。そこでElman型フィードバックSOMを用いた判定を試みた。まず脳波データの前処理として200Hzサンプリングし、これを2.56秒に分割。ＦＦＴ処理により１６帯域のパワースペクトルを求めて入力データとした。そしてElmanSOMの学習機能により競合層に特徴マップを作成し睡眠段階判定を行なった

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