脳波周波数を用いた数字想起状態の識別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS15026

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2015/03/16

タイトル(英語): Identification of brain state in imaging of numeric characters by using EEG frequency

著者名: 阿児 駿平(和歌山大学),瀬戸 勇記(和歌山大学),三浦 浩一(和歌山大学),松田 憲幸(和歌山大学),瀧 寛和(和歌山大学)

著者名(英語): Shumpei Ako(Graduate School of Wakayama University),Yuki Seto(Graduate School of Wakayama University),Hirokazu Miura(Wakayama University),Noriyuki Matsuda(Wakayama University),Hirokazu Taki(Wakayama University)

キーワード: 脳波|数字|フーリエ変換|深層学習|識別率|脳波周波数|EEG|numeric character|Fourier Transform|deep learning|identification rate|EEG frequency

要約(日本語): 私たちは数字想起状態を脳波の周波数で識別する方法の研究を行っている。識別方法は従来の方法は反応時間と脳波の振幅を解析する方法であるのに対して、脳波の周波数分布を用いている。私たちはすべての数字と脳波の周波数分布を対応させる。つまり、各計測点で直接、特定の数字の想起時における脳波の識別を可能にする。その解析方法はバンドパスフィルタ、高速フーリエ変換、正規化、深層学習である。

要約(英語): We studied the identification method of the electroencephalogram (EEG) frequency in imaging numeric characters. Our identification method uses the EEG frequency distribution, in contrast with the conventional method which analyzes the reaction time and the magnitude of the EEG. We associate the every numeric characters and frequency distribution of the EEG. So, we make it possible to identify the numeric characters directly from the measurement site and the EEG we measured. The analysis is band-pass filter, FFT, normalization and deep learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,799 Kバイト