| 講演名 | 2011-01-28 てんかん患者に対する自動磁気刺激システムの開発 : 人工ニューラルネットワークを用いたてんかん波のオンライン検出について 樋口 大雅, 伊賀崎 伴彦, 林田 祐樹, 村山 伸樹, 音成 龍司, |
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| 抄録(和) | 本稿では,人工ニューラルネットワーク(artificial neural network, ANN)を用いて,ある1名のてんかん患者から取得した約60分の脳波データ中の前半30分に出現したてんかん波53例およびアーチファクト15例の識別を行った.ANNの入力データには左側頭4部位の脳波の電位を用いた.ANNはleave-one-out法により訓練された.その結果,両者はただしく分類された.次に,このANNをてんかん波検出器として前半30分の脳波データに時系列に沿って適用し,適切な闘値を調べた.その結果,闘値として0.9999が選択された.さらに闘値を0.9999として後半30分の脳波データに対し同様のことを行った.その結果,未検出率は増加したが過検出率は0%となった. |
| 抄録(英) | 53 samples of spike-and-wave discharges (SWDs) and 15 samples of artifacts (AFs) were extracted from for 30 minutes of the EEG date that was acquired from a certain epileptic patient. These SWDs and AFs were classified by artificial neural network (ANN). The ANN was trained and examined using the leave-one-out method. As a result, both SWDs and AFs were classified corresctly. Then, to investugate a suitable threshold for on-line SWD detection, the ANN was applied to same EEG date series. As a result, 0.9999 was selected as the suitable threshold. In addition, the same procedure was applied to another 30 minutes of the EEG date series using the selected threshold. As a result, mis-detection ratio increased, however, 0% of false-alarm ration could be obtained. |
| キーワード(和) | てんかん波 / アーチファクト / 人工ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | Spike-and-Wave Dischareges / Artifact / Artificial Neural Network |
| 資料番号 | MBE2010-91 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE |
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| 開催期間 | 2011/1/20(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | ME and Bio Cybernetics (MBE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | てんかん患者に対する自動磁気刺激システムの開発 : 人工ニューラルネットワークを用いたてんかん波のオンライン検出について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of Automatic Magnetic Stimulation System for Epileptic Patients : On-line Detection of Spike-and-Wave Discharges Using Artificial Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | てんかん波 / Spike-and-Wave Dischareges |
| キーワード(2)（和/英） | アーチファクト / Artifact |
| キーワード(3)（和/英） | 人工ニューラルネットワーク / Artificial Neural Network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 樋口 大雅 / Taiga HIGUCHI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 熊本大学大学院自然科学研究科 Kumamoto University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 伊賀崎 伴彦 / Tomohiko IGASAKI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 熊本大学大学院自然科学研究科 Kumamoto University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 林田 祐樹 / Yuki HAYASHIDA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 熊本大学大学院自然科学研究科 Kumamoto University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 村山 伸樹 / Nobuki MURAYAMA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 熊本大学大学院自然科学研究科 Kumamoto University |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 音成 龍司 / Ryuji NESHIGE |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 音成クリニック Neshige Clinic |
| 発表年月日 | 2011-01-28 |
| 資料番号 | MBE2010-91 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 399 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |