復元前に独立成分分析を活用する脳波計測の圧縮センシングフレームワーク

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT18098

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2018/12/21

タイトル(英語): Compressed Sensing Framework of EEG Measurement applying Independent Component Analysis before Reconstruction

著者名: 勝俣 駿(山梨大学),兼本 大輔(山梨大学),大木 真(山梨大学)

著者名(英語): Shun Katsumata(University of Yamanashi),Daisuke Kanemoto(University of Yamanashi),Makoto Ohki(University of Yamanashi)

キーワード: 圧縮センシング|独立成分分析|脳波|低消費電力|アーチファクト|ＮＭＳＥ|compressed sensing|independent component analysis|electroencephalogram|low power consumption|artifact|normalized mean square error

要約(日本語): 無線脳波測定用デバイスは搭載できるバッテリー容量が限られているため，搭載回路の低消費電力化が求められる．圧縮センシングの手法を用いると，少数のサンプルから信号を復元でき消費電力を抑えられる．しかし，測定中に混入するアーチファクトがスパース性を阻害し，復元精度が悪くなる問題がある．そこで本研究では，信号の復元前に独立成分分析を用いてアーチファクトを分離することで，復元精度の改善を行う．

要約(英語): Compressed sensing gives reduction power consumption for electroencephalogram (EEG) telemonitoring system. However, if interference exist from artifacts during EEG monitoring, the EEG signals become less sparse and worse recovering performance. To deal with this problem, we approach that removing artifact by independent component analysis before recovering signal.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,262 Kバイト