講演名 2014-09-12
フィルタ特性に注目した脳内ダイポールイメージングの高精度化(ME,バイオメトリクス,一般)
高澤 慎太郎, 堀 潤一,
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抄録(和) 脳波を高空間分解能で画像化する方法として,脳内ダイポールイメージングが提案されている.本研究では,脳波逆問題を解く際のフィルタ特性に注目することで,脳内ダイポールイメージングの高精度化を目指した.複数の信号パターンから最適なフィルタ特性を算出し,シグモイド関数を用いて近似した.近似した特性を用いた解法を提案し,ティコノフの正則化,打切り特異値分解法(TSVD,Ttuncated Singular Value Decomposition),打切り全最小二乗法(TTLS, Truncated Total Least Squares)と相対誤差により精度を比較した.その結果,精度を向上させることが出来た.
抄録(英) Cortical dipole imaging has been proposed as a method to visualize electroencephalogram (EEG) in high spatial resolution. In the present study, we aimed to improve the spatial resolution of the cortical dipole imaging by focusing on the filtering property when solving the inverse problem. We computed the optimal filtering property from various signal configurations and investigated the inverse estimation that makes the most of characteristics by approximating the shape of it with the sigmoid function. This method was compared with Tikhonov regularization, the truncated singular value decomposition (TSVD), and the truncated total least squares (TTLS) by the relative error in a computer simulation. As a result, the estimation accuracy was improved.
キーワード(和) EEG / 脳内ダイポールイメージング / フィルタ特性 / フィルタ係数
キーワード(英) EEG / cortical dipole imaging / filtering property / filter factor
資料番号 BioX2014-12,MBE2014-35
発行日

研究会情報
研究会 BioX
開催期間 2014/9/5(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
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 Biometrics (BioX)
本文の言語 JPN
タイトル(和) フィルタ特性に注目した脳内ダイポールイメージングの高精度化(ME,バイオメトリクス,一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Improvement of Cortical Dipole Imaging Based on Filtering Property
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) EEG / EEG
キーワード(2)(和/英) 脳内ダイポールイメージング / cortical dipole imaging
キーワード(3)(和/英) フィルタ特性 / filtering property
キーワード(4)(和/英) フィルタ係数 / filter factor
第 1 著者 氏名(和/英) 高澤 慎太郎 / Shintaro TAKASAWA
第 1 著者 所属(和/英) 新潟大学大学院自然科学研究科
Graduate School of Science and Technology, Niigata University
第 2 著者 氏名(和/英) 堀 潤一 / Junichi HORI
第 2 著者 所属(和/英) 新潟大学大学院自然科学研究科
Graduate School of Science and Technology, Niigata University
発表年月日 2014-09-12
資料番号 BioX2014-12,MBE2014-35
巻番号(vol) vol.114
号番号(no) 212
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日