独立成分分析と機械学習を用いた脳波中の瞬き除去

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-2

グループ名: 【C】平成28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: 2016/08/31

タイトル(英語): Novel Method of Eye Blink Rejection in Electroencephalogram by Independent Component Analysis and Machine Learning

著者名: 平塚 凌(東北学院大学),加藤 和夫(東北学院大学)

著者名(英語): Shun Hiratsuka|Kazuo Kato

キーワード: 脳波|瞬き除去|独立成分分析|機械学習|Electroencephalogram|Eye Blink Rejection|Independent Component Analysis|Machine Larning

要約(日本語): 脳波に混入する瞬きは大振幅のノイズとなるため、瞬きを除去することは脳波から正確な神経活動を抽出するのに不可欠である。本研究では以下の方法で瞬きの除去を試みた。はじめに、瞬きのある脳波から瞬目時の振幅ピークを基準にして-500～800msの区間を切り出す。これを60回繰り返して加算平均することで瞬きテンプレートを作成し、瞬きのない60チャネルで計測した安静脳波を重ね合わせることで模擬脳波を作成した。次に、模擬脳波にICAを適用し60個の独立成分を得た。各独立成分から標準偏差・尖度・歪度を算出して、これをパラメータとしたK平均法を適用し、瞬きに関連する独立成分のクラスタリングを試みた。最後に、第一成分を含むクラスターを模擬脳波から除去した除去脳波と安静脳波の間から相互相関係数を算出した。その結果、相互相関係数が最も高くなるのはクラスターが第一成分のみで構成されるときであり、0.99を示した。

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