独立成分分析と外れ値検知を用いた圧縮センシングによる脳波の復元

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT20001

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: 2020/01/23

タイトル(英語): Compressed Sensing for Recovering EEG Signal applying Independent Component Analysis and Outlier Detection

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

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

キーワード: 脳波|低消費電力|圧縮センシング|独立成分分析|外れ値検知|アーチファクト|electroencephalogram|low power consumption|compressed sensing|independent component analysis|outlier detection|artifact

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．本研究では，信号の復元前に独立成分分析と外れ値検知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 and outlier detection before recovering signal, and better the recovery performance._x000D_

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,366 Kバイト