| 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) |