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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-13 15:30
CNNを用いた多チャンネル脳波データからの視覚刺激弁別
物部太夢伊藤浩之京都産大NC2017-87
抄録 (和) 3つの異なる数字画像を視覚刺激として、刺激提示時刻前後の32チャンネル脳波活動を複数実験日に渡って、複数トライアル記録した。各トライアルの脳波データを画像データとしてCNNに入力し、数字画像ラベルとの対応を学習させたところ、クロスバリデーションにおいてチャンスレベルである33%より有意に高い57%程度の正答率を得た。全結合層の細胞の活動の刺激依存性を調べたところ、すべての画像に対して反応しない細胞、すべての画像に対して同程度の活動を示す細胞、そして少数のトライアルに対してのみ活動する細胞の3グループに分かれることが分かった。刺激弁別には3番目のグループの細胞が関与すると考えられるが、同じ刺激の画像でも少数のトライアルに対してしか活動しないこと、およびこれらの細胞の刺激チューニング特性があまり刺激選択的でないという特性から、刺激弁別では複数の細胞に渡るポピュレーションコーディングが行われていると考えられる。トライアルごとの活動相関の解析からは、これらの細胞間には負の相関が存在し、一部の細胞が活動する場合には、他の細胞の活動が押さえられていること(スパースネス)を確認した。 
(英) (Available after conference date)
キーワード (和) 深層学習 / CNN / 脳波 / ブレインデコーディング / 刺激チューニング特性 / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 508, NC2017-87, pp. 115-120, 2018年3月.
資料番号 NC2017-87 
発行日 2018-03-06 (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 NC2017-87

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2018-03-13 - 2018-03-14 
開催地(和) 機械振興会館 
開催地(英) Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. 
テーマ(和) ME,一般 
テーマ(英) ME, general 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2018-03-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) CNNを用いた多チャンネル脳波データからの視覚刺激弁別 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Classification of visual stimuli from multi-channel EEG data by CNN 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(2)(和/英) CNN /  
キーワード(3)(和/英) 脳波 /  
キーワード(4)(和/英) ブレインデコーディング /  
キーワード(5)(和/英) 刺激チューニング特性 /  
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) 物部 太夢 / Taimu Monobe / モノベ タイム
第1著者 所属(和/英) 京都産業大学 (略称: 京都産大)
Kyoto Sangyo University (略称: Kyoto Sangyo Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 浩之 / Hiroyuki Ito / イトウ ヒロユキ
第2著者 所属(和/英) 京都産業大学 (略称: 京都産大)
Kyoto Sangyo University (略称: Kyoto Sangyo Univ.)
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講演者
発表日時 2018-03-13 15:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2017-87 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.508 
ページ範囲 pp.115-120 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2018-03-06 


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