| 講演名 | 2021-01-28 畳み込みニューラルネットワークを用いた右示指屈曲運動のイメージ・実行・観察に対する脳波の分類 倉村 優吾(熊本大), 嶽本 隼也(熊本大), 伊賀崎 伴彦(熊本大), |
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| 抄録(和) | 右示指屈曲運動について，筋感覚的運動イメージと視覚的運動イメージの2種類の運動イメージに運動イメージなし，運動実行，運動観察を加えた5課題を実行してもらったときの脳波の分類を試みた．分類器として畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を採用し，5課題を1個のCNNで分類する「一括分類CNN」と，2課題を分類する10個のCNNを組み合わせた「分割分類CNN」について分類精度を比較した．また，CNNへの入力データとして頭皮上探査電極全19部位の脳波を使用した場合と，示指の運動実行や運動観察と関連の深い4部位の脳波を使用した場合についても分類精度を比較した．その結果，一括分類CNNについては19部位の脳波を使用した場合が48.2±5.9%，4部位の脳波を使用した場合が46.6±6.9%の分類精度となり，分割分類CNNについては19部位の脳波を使用した場合が52.8±9.7%，4部位の脳波を使用した場合が47.5±9.4%の分類精度となった．以上より，19部位の脳波を入力データとする分割分類CNNによって運動のイメージ・実行・観察を分類することの有効性が示唆された． |
| 抄録(英) | We attempted to classify the EEG when the participants performed five tasks related to the right index finger flexion: kinesthetic motor imagery, visual motor imagery, no motor imagery, motor execution, and motor observation. We employed a convolutional neural network (CNN) as a classifier and compared the classification accuracy of the "batch CNN," which classifies five tasks with a single CNN, and the "segmented CNN," which combined ten CNNs that classify two tasks each. We also compared the classification accuracy when using EEGs of all nineteen sites as input data to the CNNs and using EEGs of four sites closely related to motor execution and motor observation of the index finger. As a result, for the batch CNN, we found that the classification accuracies using EEGs of nineteen and four sites were 48.2±5.9% and 46.6±6.9%, respectively. On the other hand, 52.8±9.7% and 47.5±9.4% of classification accuracies were found for the segmented CNN using EEGs of nineteen and four sites, respectively. These results suggest the effectiveness of segmented CNN using EEGs of nineteen sites as input data for classifying motor imagery, execution, and observation. |
| キーワード(和) | 畳み込みニューラルネットワーク / 運動イメージ / 運動実行 / 運動観察 / 脳波 |
| キーワード(英) | convolutional neural network / motor imagery / motor execution / motor observation / electroencephalogram |
| 資料番号 | MICT2020-24,MBE2020-29 |
| 発行日 | 2021-01-21 (MICT, MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / MICT |
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| 開催期間 | 2021/1/28(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ME, ヘルスケア・医療情報通信技術, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 渡邉 高志(東北大) / 花田 英輔(佐賀大) |
| 委員長氏名（英） | Takashi Watanabe(Tohoku Univ.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 奥野 竜平(摂南大) / 田中 宏和(広島市大) / 安在 大祐(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Ryuhei Okuno(Setsunan Univ.) / Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 中村 和浩(秋田県立循環器・脳脊髄センター) / 和泉 慎太郎(神戸大) / 小林 匠(横浜国大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuhiro Nakamura(Akita-noken) / Shintaro Izumi(Kobe Univ.) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 辛島 彰洋(東北工大) / 赤澤 淳(明治国際医療大学) / 朔 啓太(九大) / 石田 開(神奈川県立産業技術総研) / 高林 健人(岡山県立大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Jun Akazawa(Meiji Univ. of Integrative Medicine) / Keita Saku(Kyushu Univ.) / Kai Ishida(KISTEC) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 畳み込みニューラルネットワークを用いた右示指屈曲運動のイメージ・実行・観察に対する脳波の分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Electroencephalogram classification to motor imagery, execution, and observation of right index finger flexion using convolutional neural network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 運動イメージ / motor imagery |
| キーワード(3)（和/英） | 運動実行 / motor execution |
| キーワード(4)（和/英） | 運動観察 / motor observation |
| キーワード(5)（和/英） | 脳波 / electroencephalogram |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 倉村 優吾 / Yugo Kuramura |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 熊本大学(略称：熊本大) Kumamoto University(略称：Kumamoto Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 嶽本 隼也 / Junya Takemoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 熊本大学(略称：熊本大) Kumamoto University(略称：Kumamoto Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 伊賀崎 伴彦 / Tomohiko Igasaki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 熊本大学(略称：熊本大) Kumamoto University(略称：Kumamoto Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-01-28 |
| 資料番号 | MICT2020-24,MBE2020-29 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | MICT-348,MBE-349 |
| ページ範囲 | pp.17-21(MICT), pp.17-21(MBE), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-01-21 (MICT, MBE) |