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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-03-15 10:40 サポートベクターマシンと粒子群最適化を用いた聴覚事象関連電位の分類に関する検討 ○ゴンザレス アレハンドロ・南部功夫・穗刈治英・和田安弘（長岡技科大）  NC2012-173 |
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| 抄録 | （和） | 単試行での事象関連電位（ERP）の分類は実用的なBrain-machine interfaces（BMI）の開発の際に重要な課題である．ERPの分類において，より正確なBMIを実現するためには，脳波信号による特徴を選択し，分類器のパラメータを適切に調整する必要がある．そのため，本報告では粒子群最適化（PSO）とサポートベクターマシン（SVM）を組み合わせて，ERPを分類する手法を提案する．具体的には，分類精度を向上するEEGチャンネルセットとSVMパラメータをPSOによって最適化する．全チャンネル用いる単純なグリッド検索手法と比較したところ，提案手法では，半分のチャンネルのみでグリッド検索と同程度な75%の分類精度が得られ，処理時間を3倍短くすることができた． |
| （英） | The accurate detection of single-trial event-related potentials (ERP) is very important for the development of practical Brain-machine interfaces (BMI). This represents a classification problem in which the selection of the features obtained from electrical brain signals and the tuning of the classifier parameters must be adequately performed. In this work we propose an algorithm for the classification of auditory ERP that employs a combination of Particle Swarm Optimization (PSO) and Support Vector Machines (SVM). Specifically, the algorithm use PSO to find the best EEG channel combination and SVM parameters that maximize the classification of ERP. We perform simulations to assess the performance of the proposed algorithm and compare it to a na\"{i}ve grid-search algorithm. Our results show that the proposed algorithm achieved an accuracy of 75%, similar to the grid-search approach, but using half of the channels and requiring one third of the time to reach an optimal solution. | |
| キーワード | （和） | 聴覚事象関連電位 / サポートベクターマシン / 粒子群最適化 / / / / / |
| （英） | Auditory event-related potential / Support Vector Machines / Particle Swarm Optimization / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 480, NC2012-173, pp. 227-232, 2013年3月. | |
| 資料番号 | NC2012-173 | |
| 発行日 | 2013-03-06 (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 | NC2012-173 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC |
| 開催期間 | 2013-03-13 - 2013-03-15 |
| 開催地（和） | 玉川大学 |
| 開催地（英） | Tamagawa University |
| テーマ（和） | ME，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 | 2013-03-MBE-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | サポートベクターマシンと粒子群最適化を用いた聴覚事象関連電位の分類に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of Support Vector Machines and Particle Swarm Optimization in the classification of auditory event-related potentials |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 聴覚事象関連電位 / Auditory event-related potential |
| キーワード(2)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machines |
| キーワード(3)（和/英） | 粒子群最適化 / Particle Swarm Optimization |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | ゴンザレス アレハンドロ / Alejandro Gonzalez / ゴンザレス アレハンドロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 (略称： 長岡技科大) Nagaoka University of Technology (略称： Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 南部 功夫 / Isao Nambu / ナンブ イサオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 (略称： 長岡技科大) Nagaoka University of Technology (略称： Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 穗刈 治英 / Haruhide Hokari / ホカリ ハルヒデ |
| 第3著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 (略称： 長岡技科大) Nagaoka University of Technology (略称： Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 安弘 / Yasuhiro Wada / ワダ ヤスヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 (略称： 長岡技科大) Nagaoka University of Technology (略称： Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-03-15 10:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2012-173 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.480 |
| ページ範囲 | pp.227-232 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2013-03-06 (NC) |
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