講演名 | 2024-03-14 遅れ時間座標系におけるマウスの脳波時系列データの順列エントロピーによる評価 小山 一樹(立教大), 坂口 昌徳(筑波大), 大西 立顕(立教大), |
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抄録(和) | 計算機の性能向上に伴って,非線形ダイナミクスに従うという考えのもとに,非線形時系列解析の手法の$1$つである埋め込みがEEGの解析に使われることが多くなってきた.埋め込みには埋め込み次元と遅れ時間の$2$つのパラメータを決定する必要があるが,相関積分や自己相関関数などよく使われるパラメータ決定方法では,ノイズの影響を受けてしまう.そこでノイズに対してロバストな手法である順列エントロピーを用いてパラメータ推定した結果,睡眠ステージに関係なく最適な埋め込み次元は$5$で遅れ時間は$39$msだと推定された.さらに従来は分類することが困難であった睡眠ステージが,順列エントロピーの分布を利用することで分類可能であることを確認した. |
抄録(英) | Embedding is a frequently used method in nonlinear time series analysis for analyzing EEG. To determine the necessary parameters, an embedding dimension and a time delay, correlation integration and autocorrelation function are commonly used. However, these methods can be sensitive to noise. To address this issue, permutation entropy, a noise-robust method, was used to estimate the parameters. The optimal embedding dimension and time delay were found to be $5$ and $39$ms, respectively. Additionally, the cumulative distribution function of permutation entropy enables differentiation between sleep stages that are challenging to classify using linear time series analysis. |
キーワード(和) | カオス / 順列エントロピー / 埋め込み次元 / EEG |
キーワード(英) | chaos / permutation entropy / embedding dimension / EEG |
資料番号 | MSS2023-96,NLP2023-148 |
発行日 | 2024-03-06 (MSS, NLP) |
研究会情報 | |
研究会 | NLP / MSS |
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開催期間 | 2024/3/13(から2日開催) |
開催地(和) | 機械振興会館 |
開催地(英) | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
テーマ(和) | MSS,NLP,一般,およびWIP(MSSのみ) |
テーマ(英) | MSS, NLP, etc. |
委員長氏名(和) | 鳥飼 弘幸(法政大) / 山口 真悟(山口大) |
委員長氏名(英) | Hiroyuki Torikai(Hosei Univ.) / Shingo Yamaguchi(Yamaguchi Univ.) |
副委員長氏名(和) | 丹治 裕一(香川大) / 宮本 俊幸(阪工大) |
副委員長氏名(英) | Yuichi Tanji(Kagawa Univ.) / Toshiyuki Miyamoto(Osaka Inst. of Tech.) |
幹事氏名(和) | 伊藤 大輔(岐阜大) / 青森 久(中京大) / 林 直樹(阪大) / 劉 健全(NEC) |
幹事氏名(英) | Daisuke Ito(Gifu Univ.) / Hisashi Aomori(Chukyo Univ.) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) / Jianquan Liui(NEC) |
幹事補佐氏名(和) | 山仲 芳和(宇都宮大) / 井岡 恵理(芝浦工大) / 白井 匡人(島根大) |
幹事補佐氏名(英) | Yoshikazu Yamanaka(Utsunomiya Univ.) / Eri Ioka(Shibaura Inst. of Tech.) / Masato Shirai(Shimane Univ.) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Mathematical Systems Science and its Applications |
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本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | 遅れ時間座標系におけるマウスの脳波時系列データの順列エントロピーによる評価 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Mouse EEG analysis based on nonlinear dynamics using permutation entropy |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | カオス / chaos |
キーワード(2)(和/英) | 順列エントロピー / permutation entropy |
キーワード(3)(和/英) | 埋め込み次元 / embedding dimension |
キーワード(4)(和/英) | EEG / EEG |
第 1 著者 氏名(和/英) | 小山 一樹 / Kazuki Koyama |
第 1 著者 所属(和/英) | 立教大学(略称:立教大) Rikkyo University(略称:Rikkyo Univ.) |
第 2 著者 氏名(和/英) | 坂口 昌徳 / Masanori Sakaguchi |
第 2 著者 所属(和/英) | 筑波大学(略称:筑波大) University of Tsukuba(略称:Univ. Tsukuba) |
第 3 著者 氏名(和/英) | 大西 立顕 / Takaaki Ohnishi |
第 3 著者 所属(和/英) | 立教大学(略称:立教大) Rikkyo University(略称:Rikkyo Univ.) |
発表年月日 | 2024-03-14 |
資料番号 | MSS2023-96,NLP2023-148 |
巻番号(vol) | vol.123 |
号番号(no) | MSS-427,NLP-428 |
ページ範囲 | pp.119-122(MSS), pp.119-122(NLP), |
ページ数 | 4 |
発行日 | 2024-03-06 (MSS, NLP) |