大会名称 |
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2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
大会コ-ド |
F |
開催年 |
2020 |
発行日 |
2020-08-18 |
セッション番号 |
1h |
セッション名 |
ヒューマンインタラクション(1) |
講演日 |
2020/09/01 |
講演場所(会議室等) |
h |
講演番号 |
CJ-004 |
タイトル |
脳活動の相互依存モデルに基づく言語・非言語想起過程の高時間分解能判別 |
著者名 |
西尾啓汰, 猪又啓太郎, 栗原陽介, |
キーワード |
Support Vector Machine, brain activity, NIRS |
抄録 |
本稿では,脳活動の相互依存モデルに基づき,言語・非言語想起過程の高時間分解能判別システムを構築する.提案手法では,想起過程における脳血流量は,想起状態,運動信号,記銘信号の影響を相互に受けるとする相互依存モデルを提案する.NIRSにより計測される脳血流量にたいし,ウィナーフィルタを適用することで,想起信号と運動信号,想起信号と記銘信号の2種類の相互依存信号を抽出する.この信号にたいし,Support Vector Machine (SVM)を適用することで言語想起/非言語想起を判別する.20代男女10名にたいし言語想起実験,非言語想起実験を行い,脳血流データを10データずつ取得した.判別結果は正答率0.93となり,言語・非言語想起過程を高い精度で判別した. |
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