独立成分分析を用いた脳磁界計測のノイズ軽減に関する研究
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概要
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In the biomagnetic measurement, the biomagnetic signal is extremely weak compared with environmental magnetic noise. Therefore, it is important to reduce the noise component. There are many noise-reduction studies for MEG using Independent Component Analysis (ICA). The ICA method is expectable to extract and remove noise components from the brain magnetic field measurement data. However, in these researches, each obtained independent components are artificially distinguished to the noise and the signal. We propose a method of distinguishing to the noise and the signal automatically by using the signal subspace method for vector brain magnetic field. By applying this method to a phantom data and Auditory Evoked Field data, it is shown improvement of the signal to noise ratio and estimated accuracy.
- 2004-09-01
著者
-
川勝 真喜
東京電機大学情報環境学部
-
小谷 誠
東京電機大学大学院工学研究科
-
内川 義則
東京電機大学 理工学部
-
内川 義則
東京電機大学
-
内川 義則
東京電機大学理工学部電子情報工学科
-
小谷 誠
東京電機大学
-
安達 雅春
東京電機大学
-
安達 雅春
東京電機大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
-
小谷 誠
東京電機大学大学院 先端科学技術研究科 電気電子システム工学専攻
-
内川 義則
東京電機大学理工学部
-
石橋 秀則
東京電機大学 工学部
-
石橋 秀則
東京電機大学
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