| 講演名 | 2021-11-26 ［ポスター講演］電極数に低依存なEEG解析のための学習手法 鶴ヶ崎 裕真(青学大), 田谷 昭仁(青学大), 戸辺 義人(青学大), |
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| 抄録(和) | EEGを使用した機械学習によって感情や運動状態など，人間の様々な状態を推測することが可能である．機械学習に使用するEEGを取得するために，脳波計を装着する必要があるが，脳波計は異なる電極数の物が存在する．電極数が変わると，推定対象が同じタスクであっても，入力サイズが異なり，別の機械学習タスクとして学習を行わなければならない課題に直面する．本研究では，異なる脳波計のデータを学習する手法を検討する．具体的には，不足する電極のデータを補間することで入力データを同サイズにし，ファインチューニングやメタ学習を，異なる電極数による思考推定タスクに適用して推定精度を向上する．また，複数の補間方法を適用して精度を比較する． |
| 抄録(英) | Machine learning using electroencephalographs (EEG) data can be used to infer various human states such as emotions and activities. Because there are devices to obtain EEG with different numbers of electrodes, there is a challenge to train neural networks using input data with various sizes. It can be a problem when fine-tuning pre-trained models to apply it to different tasks, such as different users. In order to solve this problem, this paper proposes a pre-training scheme with signal interpolation to learn EEG data with the different number of electrodes at once. Evaluations are conducted to compare the performance of different interpolation methods applied to fine-tuning and meta-learning, respectively. |
| キーワード(和) | EEG / メタ学習 / Model-Agnostic Meta-Learning / 電極補間 |
| キーワード(英) | Electroencephalogram / Meta learning / Model-agnostic meta-learning / Electrode interpolation |
| 資料番号 | SRW2021-50,SeMI2021-49,CNR2021-24 |
| 発行日 | 2021-11-18 (SRW, SeMI, CNR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW / SeMI / CNR |
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| 開催期間 | 2021/11/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 (予定) |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 委員長氏名（和） | 野田 華子(アンリツ) / 山本 高至(京大) / 神原 誠之(奈良先端大) |
| 委員長氏名（英） | Hanako Noda(Anritsu) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Masayuki Kanbara(NAIST) |
| 副委員長氏名（和） | 水谷 圭一(京大) / 斎藤 健太郎(東京電機大) / 沢田 浩和(NICT) / 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 村川 賀彦(京都工繊大) |
| 副委員長氏名（英） | Keiichi Mizutani(Kyoto Univ.) / Kentaro Saito(Tokyo Denki Univ.) / Hirokazu Sawada(NICT) / Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Yoshihiko Murakawa(Kyoto Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 村上 友規(NTT) / 佐々木 重信(新潟大) / 橋本 匡史(サイバー大) / 金井 謙治(早大) / 内山 彰(阪大) / 小林 優佳(東芝) / 西川 由理(パナソニック) |
| 幹事氏名（英） | Tomoki Murakami(NTT) / Shigenobu Sasaki(NIigata Univ.) / Masafumi Hashimoto(Cyber Univ.) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Yuka Kobayashi(Toshiba) / Yuri Nishikawa(Panasonic) |
| 幹事補佐氏名（和） | 野田 聡人(南山大) / 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 田谷 昭仁(青学大) / 中山 悠(東京農工大) / 星 祐太(NHK) / 大和 淳司(工学院大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Akihito Noda(Nanzan Univ.) / Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Yuta Hoshi(NHK) / Junji Yamato(Kogakuin Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Short Range Wireless Communications / Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Cloud Network Robotics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］電極数に低依存なEEG解析のための学習手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Signal-Completion-Based Pre-Training Scheme for EEG with Various Number of Electrodes |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | EEG / Electroencephalogram |
| キーワード(2)（和/英） | メタ学習 / Meta learning |
| キーワード(3)（和/英） | Model-Agnostic Meta-Learning / Model-agnostic meta-learning |
| キーワード(4)（和/英） | 電極補間 / Electrode interpolation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鶴ヶ崎 裕真 / Yuma Tsurugasaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 青山学院大学(略称：青学大) Aoyama Gakuin University(略称：Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田谷 昭仁 / Akihito Taya |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 青山学院大学(略称：青学大) Aoyama Gakuin University(略称：Aoyama Gakuin Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 戸辺 義人 / Yoshito Tobe |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 青山学院大学(略称：青学大) Aoyama Gakuin University(略称：Aoyama Gakuin Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-11-26 |
| 資料番号 | SRW2021-50,SeMI2021-49,CNR2021-24 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SRW-265,SeMI-266,CNR-267 |
| ページ範囲 | pp.79-81(SRW), pp.66-68(SeMI), pp.56-58(CNR), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2021-11-18 (SRW, SeMI, CNR) |