独立成分分析に基づく脳波複合アーチファクト除去に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-11

グループ名: 【C】平成29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: 2017/09/06

タイトル(英語): Multiple artifact removal in electroencephalogram based on independent component analysis

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|独立成分分析|K平均法|アーチファクト除去|Electroencephalogram|Independent Component Analysis|K-means method|Artifact removal

要約(日本語): 脳波を測定の際，瞬きや眼球運動によって発生する電位は脳波データにとって大きなアーチファクト成分となる。そのため，脳波からアーチファクトを除去することは脳波をより雑音の少ないデータとして取り扱え，脳波から正確な神経活動を抽出するのに重要である。アーチファクトを除去する方法として独立成分分析(ICA)を用いる方法が挙げられる。しかし，ICAを用いたアーチファクトの除去法は分離された信号が必要な脳波信号成分かアーチファクト成分かを選択する方法が確立されていない。そこで，本研究ではICAに基づきアーチファクトに関係のある独立成分を同定する方法を開発することを目的とする。まず60chで計測した安静脳波に対して瞬きと眼球運動によるアーチファクトを重畳して模擬脳波を作成した。次に模擬脳波に前処理としてPCAを適用した後，ICA処理をして独立成分を得た。最後にK平均法を用いてアーチファクトに関係のある成分を同定した。

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