| 講演名 | 2023-11-28 てんかん患者の脳波データに対する再帰定量化解析 関口 真音(東京理科大), 池口 徹(東京理科大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，健常者とてんかん患者の脳波データに対して，非線形力学系理論に基づく時系列解析法を適用することにより，その特性を解析する．はじめに，脳波データを遅延座標系へ変換することでアトラクタを再構成する．その際，遅れ時間の決定に相互情報量を用いることで適切な遅れ時間を算出し，脳波データの特性を比較した．次に，最小の再構成次元を推定し，健常者とてんかん患者で異なる傾向を示すことを明らかにした．また，リカレンスプロットによりアトラクタの構造的特性を可視化し，再帰定量化解析により決定論性を定量的に評価した．この結果，本稿で使用した脳波データに決定論性があることを確認し，てんかん患者は健常者よりも決定論性が強いことが示唆された． |
| 抄録(英) | In this report, we analyze the characteristics of electroencephalographic (EEG) potentials of healthy individuals and epileptic patients by applying time series analysis method based on the nonlinear dynamical systems theory. First, an attractor is reconstructed by transforming the EEG data into a delay coordinate system. In this process, the appropriate delay time is calculated by using the mutual information. Then, the characteristics of the attractors were visualized by recurrence plots, and determinism was evaluated by recurrence quantification analysis. As a result, we confirmed the determinism of the EEG data used in this report, and suggested that epileptic patients are more deterministic than healthy individuals. |
| キーワード(和) | 非線形時系列解析 / 脳波 / 埋め込み / 相互情報量 / リカレンスプロット |
| キーワード(英) | Nonlinear Time Series Analysis / EEG / Embedding / mutual information / Recurrence Plot |
| 資料番号 | NLP2023-63 |
| 発行日 | 2023-11-21 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2023/11/28(から2日開催) |
| 開催地（和） | 名護市産業支援センター |
| 開催地（英） | Nago city commerce and industry association |
| テーマ（和） | NLP, 一般 |
| テーマ（英） | NLP, etc. |
| 委員長氏名（和） | 鳥飼 弘幸(法政大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 丹治 裕一(香川大) |
| 副委員長氏名（英） | Yuichi Tanji(Kagawa Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 伊藤 大輔(岐阜大) / 青森 久(中京大) |
| 幹事氏名（英） | Daisuke Ito(Gifu Univ.) / Hisashi Aomori(Chukyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山仲 芳和(宇都宮大) / 井岡 恵理(芝浦工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshikazu Yamanaka(Utsunomiya Univ.) / Eri Ioka(Shibaura Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | てんかん患者の脳波データに対する再帰定量化解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recurrence quantification analysis on electroencephalographic (EEG) potentials of epileptic seizure |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非線形時系列解析 / Nonlinear Time Series Analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 脳波 / EEG |
| キーワード(3)（和/英） | 埋め込み / Embedding |
| キーワード(4)（和/英） | 相互情報量 / mutual information |
| キーワード(5)（和/英） | リカレンスプロット / Recurrence Plot |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 関口 真音 / Makoto Sekiguchi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：TUS) |
| 発表年月日 | 2023-11-28 |
| 資料番号 | NLP2023-63 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | NLP-287 |
| ページ範囲 | pp.21-26(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-21 (NLP) |