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講演抄録/キーワード
講演名 2022-06-10 16:45
加速度信号の多変量時間応答関数法を用いた脳波計測データの運動アーチファクト低減
梅原広明横田悠右NICT)・岡田真人東大/NICT)・成瀬 康NICTNLP2022-24 CCS2022-24
抄録 (和) 装着及び計測が容易なドライ電極を用いた脳波計測システムの開発が進み,実際の生活環境に近い状態での脳活動計測が可能となってきた.一方で,実環境計測中の体動に伴い頭皮に対する電極の接触状態が変動して生じる運動アーチファクトを除去する技術が必要となる.そのため,加速度計を用い電極の変動も同時計測して運動アーチファクトを推定し低減する研究が行われている.先行研究では適応型フィルタが推定モデルに使われたが,推定の際に人為的に導入せざるをえないハイパーパラメータを推定する方法が確立されていない.我々は,連続刺激に対する脳波の応答を推定する多変量時間応答関数(mTRF)前方モデルならば,ベイズ推定として捉え直すことができることに着目し,ハイパーパラメータの最尤推定モデルを構築した.脳波計測値の品質評価指標の先行研究に基づき変速する歩行において適応型フィルタよりもmTRF を用いた方が運動アーチファクト低減の精度が高いことを示した. 
(英) The recent advances of wearable electroencephalography (EEG) systems with dry electrodes provide the realization of brain-computer interfaces in real-world settings. It inevitably induces artifacts by unstable contacts between the electrodes and the scalp. The reduction techniques of motion artifacts from the simultaneous measurement of the EEG and the acceleration of the electrode have been studied intensively, where the adaptive filters are implemented for the time-varying responses on the accelerations. The adaptive filters, however, involves the difficulty of the hyperparameter estimation. In this study, the forward model of the multivariate temporal function is introduced with an assumption of time invariable response. The hyperparameters are formulated based on the maximum likelihood as the Bayesian inference. With the metrics for benchmarking EEG systems,
the proposed method is more accurate than the existing ones in the ambulatory situation with varying speed of walking.
キーワード (和) アーチファクト除去 / 運動アーティファクト / ベイズ自由エネルギー / アクティブ電極 / / / /  
(英) artifact removal / movement artefact / Bayesian free energy / active electrode / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 66, CCS2022-24, pp. 123-128, 2022年6月.
資料番号 CCS2022-24 
発行日 2022-06-02 (NLP, CCS) 
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 NLP2022-24 CCS2022-24

研究会情報
研究会 CCS NLP  
開催期間 2022-06-09 - 2022-06-10 
開催地(和) 大阪大学 豊中キャンパス シグマホール 
開催地(英)  
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 CCS 
会議コード 2022-06-CCS-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 加速度信号の多変量時間応答関数法を用いた脳波計測データの運動アーチファクト低減 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Motion artifact reduction in EEG recordings using the multivariate temporal response function of acceleration signals with hyperparameter estimation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) アーチファクト除去 / artifact removal  
キーワード(2)(和/英) 運動アーティファクト / movement artefact  
キーワード(3)(和/英) ベイズ自由エネルギー / Bayesian free energy  
キーワード(4)(和/英) アクティブ電極 / active electrode  
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) 梅原 広明 / Hiroaki Umehara / ウメハラ ヒロアキ
第1著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 横田 悠右 / Yusuke Yokota / ヨコタ ユウスケ
第2著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡田 真人 / Masato Okada / オカダ マサト
第3著者 所属(和/英) 東京大学大学院/情報通信研究機構 (略称: 東大/NICT)
The University of Tokyo/National Institute of Information and Communications Technology (略称: UTokyo/NICT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 成瀬 康 / Yasuishi Naruse / ナルセ ヤスシ
第4著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者
発表日時 2022-06-10 16:45:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CCS 
資料番号 IEICE-NLP2022-24,IEICE-CCS2022-24 
巻番号(vol) IEICE-122 
号番号(no) no.65(NLP), no.66(CCS) 
ページ範囲 pp.123-128 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLP-2022-06-02,IEICE-CCS-2022-06-02 


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