脈波を用いたMulti-Layer PerceptronおよびRecurrent Neural Networkによる精神状態群判別精度の比較

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2022/10/01

タイトル(英語): Comparison of Mental State Discrimination Accuracy by Pulse Wave Using Multi-Layer Perceptron and Recurrent Neural Network

著者名: 原地　絢斗（兵庫県立大学大学院情報科学研究科），山本　祐輔（兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科），村松　歩（兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科），長原　一（大阪大学データビリティフロンティア機構），武村　紀子（大阪大学データビリティフロンティア機構），水野(松本)　由子（兵庫県立大学大学院情報科学研究科／兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科／大阪大学サイバーメディアセンター），下條　真司（大阪大学サイバーメディアセンター）

著者名(英語): Kento Harachi (Graduate School of Information Science, University of Hyogo), Yusuke Yamamoto (Graduate School of Applied Informatics, University of Hyogo), Ayumi Muramatsu (Graduate School of Applied Informatics, University of Hyogo), Hajime Nagahara (Osaka University Institute for Datability Science), Noriko Takemura (Osaka University Institute for Datability Science), Yuko Mizuno-Matsumoto (Graduate School of Information Science, University of Hyogo/Graduate School of Applied Informatics, University of Hyogo/Osaka University Cyber Media Center), Shinji Shimojo (Osaka University Cyber Media Center)

キーワード: 精神状態，ニューラルネットワーク，RNN，MLP，脈波_x000D_　　mental state，neural network，RNN，MLP，pulse wave

要約(英語): This research aimed to compare of accuracy for machine learning using pulse wave. The subjects were 32 healthy young adults. They were divided to two groups by psychological tests. The pulse waves were measured during four emotional audiovisual stimuli. The subjects were discriminated into the mental stable or the mental unstable by Multi-Layer Perceptron (MLP) and Recurrent Neural Network (RNN) by using pulse wave, and the accuracy was calculated. The rate of the RNN was higher than that of the MLP for the most of the stimuli. These results suggest that RNNs would suitable for machine learning using pulse wave.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.142 No.10 （2022） 特集：電子材料関連技術の最近の進展

本誌掲載ページ: 1115-1122 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/142/10/142_1115/_article/-char/ja/