| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 1f |
| セッション名 |
| 生命情報科学、インタラクション |
| 講演日 |
| 2022/09/13 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-106教室 |
| 講演番号 |
| CG-003 |
| タイトル |
| 特異値分解を用いたNMFによる睡眠時脳波時系列のパワースペクトル解析 |
| 著者名 |
| 小山一樹, 坂口昌徳, 乘本裕明, 大西立顕, |
| キーワード |
| 非負値行列因子分解, パワースペクトル, 特異値分解, EEG, 睡眠時脳波時系列データ, 睡眠ステージ |
| 抄録 |
| 睡眠研究では脳波時系列から睡眠ステージを判定することが重要になるが，人間と比べてマウスなどの動物では研究は少ない．そこでグループ非負値行列因子分解(GNMF)を用いてマウスとトカゲの脳波時系列を解析した．GNMFでは初期値に乱数を用いるのに対し，本研究では初期値に特異値分解の結果を用いるため，解は一つに定まる．一定の時間間隔ごとに時系列のパワースペクトルを求め，各時刻のそれらの値を成分に持つ行列に対して非負値行列因子分解を適用した．その結果，マウスでは特徴量を分類することで新たな睡眠状態を捉えることが可能であると示唆され，トカゲではノンレム睡眠からレム睡眠への状態変化を捉えることができた． |
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