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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-05 16:15
敵対的生成ネットワークを用いたfNIRS-BCIの性能改善
永澤知幸長岡技科大)・佐藤貴紀秋田高専)・南部功夫和田安弘長岡技科大NC2018-72
抄録 (和) 長時間にわたる機能的近赤外分光法(functional Near-Infrared Spectroscopy: fNIRS)の計測は, 被験者への負担となるため, 取得可能なデータ数には限りがある. その結果, 分類モデルの訓練データが不足し, ブレイン・コンピュータ・インターフェース(Brain-Computer Interface: BCI)の性能低下に繋がる. 本研究では, fNIRS-BCIの性能向上のために, 敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Networks: GANs)を用いたfNIRSデータ拡張手法を提案した. 提案手法を, 右手, 左手, 両手によるボール把握運動または安静の4クラス分類に適用した結果, データ拡張後に分類精度が向上した. 従って, GANsによるデータ拡張がfNIRS-BCIの性能改善に有用であることが示唆された. 
(英) Since a lengthy functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) measurement is uncomfortable for the participant, the number of data that can be acquired is limited. As a result, the training data of the classification model is insufficient; hence, the brain-computer interface (BCI) performance decreases. In this study, to improve the fNIRS-BCI accuracy, we examined an fNIRS data-augmentation method using generative adversarial networks (GANs). When applying the proposed method to the 4-class classification of a left-, right-, or both-handed ball grasping or resting, the accuracy improved after the data augmentation. This result suggests that data augmentation using GANs is useful for improving the fNIRS-BCI performance.
キーワード (和) 敵対的生成ネットワーク / データ拡張 / 機能的近赤外分光法 / ブレイン・コンピュータ・インターフェース / / / /  
(英) generative adversarial networks / data augmentation / functional near-infrared spectroscopy / brain-computer interface / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 470, NC2018-72, pp. 151-156, 2019年3月.
資料番号 NC2018-72 
発行日 2019-02-25 (NC) 
ISSN 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 NC2018-72

研究会情報
研究会 NC MBE  
開催期間 2019-03-04 - 2019-03-06 
開催地(和) 電気通信大学 
開催地(英) University of Electro Communications 
テーマ(和) NC, 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 2019-03-NC-MBE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 敵対的生成ネットワークを用いたfNIRS-BCIの性能改善 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Performance improvement of fNIRS-BCI using generative adversarial networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 敵対的生成ネットワーク / generative adversarial networks  
キーワード(2)(和/英) データ拡張 / data augmentation  
キーワード(3)(和/英) 機能的近赤外分光法 / functional near-infrared spectroscopy  
キーワード(4)(和/英) ブレイン・コンピュータ・インターフェース / brain-computer interface  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 永澤 知幸 / Tomoyuki Nagasawa / ナガサワ トモユキ
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) 佐藤 貴紀 / Takanori Sato / サトウ タカノリ
第2著者 所属(和/英) 秋田工業高等専門学校 (略称: 秋田高専)
National Institute of Technology, Akita College (略称: National Inst. of Tech., Akita Col.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 南部 功夫 / Isao Nambu / ナンブ イサオ
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.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-03-05 16:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2018-72 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.470 
ページ範囲 pp.151-156 
ページ数
発行日 2019-02-25 (NC) 


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