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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-03-13 10:10 訓練データ適応型ダウンサンプリングによる脳波判別手法 ～ P300 Spellerタスクでの実証 ～ ○坂元佑弥・青野雅樹（豊橋技科大）  NC2008-165 |
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| 抄録 | （和） | 脳波を計測し，提示された刺激によってP300成分が引き起こされたか否かを判別する技術が，Brain Computer Interfaceなどを実現する上で重要である．この判別に機械学習を利用するのが有効だが，観測されるデータ点全てを用いて特徴ベクトルを構成すると，次元が大きくなってしまい，判別の精度や計算速度の観点から好ましくない．そのため，多くの研究ではダウンサンプリングを施し，次元が大きくなるのを防いでいる．本研究はP300判別精度の向上を目的とし，新たなダウンサンプリング手法を提案する．具体的には，1試行の脳波を非等間隔のセグメントにわけ，各セグメント内で平均化する．そのセグメントの分け方は，得られる特徴ベクトルが，2クラス間の分離具合が大きくなるように，訓練データを用いて決定する．その際，時系列セグメンテーションアルゴリズムを応用する．この手法をBCI Competition III P300 Speller paradigmのデータセットで検証したところ，従来のダウンサンプリング方法を用いた場合よりも高い精度で判別可能であり，その有効性が示せた． |
| （英） | To achieve Brain Computer Interface, recording Electroencephalogram (EEG) and classifying whether P300 is evoked by presented stimulus have become increasingly important. Using machine learning method for this classification is effective, but constructing feature vectors with all data points might result in very high dimensional data. Because such redundant features are undesirable from the viewpoint of computation and classification performance, EEG has been downsampled in several past research. In this paper, we propose a new downsampling method aiming at P300 classification accuracy improvement. In particular, each single trial EEG is segmented at non-equal interval and then is averaged in each segment. The segmentation is decided in such a way that the degree of separating two classes from training data is increased by applying a time series segmentation algorithm. Our experiment using BCI Competition III P300 Speller paradigm data set demonstrated that our method resulted in higher accuracy than traditional downsampling methods. | |
| キーワード | （和） | Brain Computer Interface / P300 Speller / ダウンサンプリング / 時系列セグメンテーション / / / / |
| （英） | Brain Computer Interface / P300 Speller / downsampling / time series segmentation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 108, no. 480, NC2008-165, pp. 365-370, 2009年3月. | |
| 資料番号 | NC2008-165 | |
| 発行日 | 2009-03-04 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2008-165 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2009-03-11 - 2009-03-13 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa Univ. |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2009-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 訓練データ適応型ダウンサンプリングによる脳波判別手法 |
| サブタイトル（和） | P300 Spellerタスクでの実証 |
| タイトル（英） | EEG classification method by adaptive downsampling with training data |
| サブタイトル（英） | Experiment with P300 Speller task |
| キーワード(1)（和/英） | Brain Computer Interface / Brain Computer Interface |
| キーワード(2)（和/英） | P300 Speller / P300 Speller |
| キーワード(3)（和/英） | ダウンサンプリング / downsampling |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列セグメンテーション / time series segmentation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂元 佑弥 / Yuya Sakamoto / サカモト ユウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： Toyohashi Univ. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青野 雅樹 / Masaki Aono / アオノ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： Toyohashi Univ. of Tech.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-03-13 10:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2008-165 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | no.480 |
| ページ範囲 | pp.365-370 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-03-04 (NC) |
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