講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-07-12 09:40
セミパラメトリック統計に基づいたNIRS感情解析について ○佐瀬 巧・中川匡弘(長岡技科大) NLP2010-29 |
抄録 |
(和) |
ALS患者など,感情を適切に表現できない者にとってブレインアフェクティブインターフェイス(BAI)技術は必須である.非侵襲的にヒトの感情を定量化する手法「感性近赤外光解析法(ENIAS)が開発されたが,被験者のトレーニングに要する時間を多く必要とした.本研究ではこの課題を克服するため,セミパラメトリック統計を利用して感情が関わる部位を推定し,測定部位の削減を検討した.被験者が感情を想起しているときの脳血流濃度変化信号(NIRS信号) を,R/S統計量から推定されるハースト指数で定量化した結果,計測チャンネル数を24CHから18CHに削減できる可能性が見出され,トレーニング時間が約半分になることが示唆された. |
(英) |
Brain Affective Interface (BAI) technology is essential for humans that cannot express emotion properly such as ALS patients. Although Emotion Near Infrared-rays Analysis System (ENIAS) was developed to quantify human emotion non-invasively, it has taken much time for subject training. The purpose of this study is to estimate positions concerned with emotion and to reduce them by using semi-parametric statistics. We quantified NIRS signals at sensation-based affect by Hurst exponential estimated from R/S statistics. The result suggests that we can reduce measurement channels from 24 channels to 18 channels and that the training time become approximately half. |
キーワード |
(和) |
BAI技術 / 近赤外分光法 / セミパラメトリック統計 / ハースト指数 / 感情 / / / |
(英) |
BAI technology / NIRS / Semi-parametric statistics / Hurst exponetial / Emotion / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 122, NLP2010-29, pp. 1-6, 2010年7月. |
資料番号 |
NLP2010-29 |
発行日 |
2010-07-05 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2010-29 |