並列計算を用いた独立成分分析による脳磁図解析システムの開発
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概要
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独立成分分析(ICA)は複数の成分の混合波から任意の独立な成分を抽出できる信号処理方法である。今回われわれは、ICAを用いて、(1)正弦波および鋸波の混合波から原波形の抽出シミュレーション、および、(2)ヒトの64チャンネル脳磁図(MEG)データを解析し、複数の信号成分およびノイズ成分を抽出した。さらに、これらの成分を可視化し、脳の状態変化を容易に理解できるシステムを開発した。また、演算および可視化に要する膨大な計算を処理するため、MPIを用いた並列演算により、計算速度の向上を行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-01-18
著者
-
下條 真司
大阪大学サイバーメディアセンター
-
野川 裕紀
株式会社セキュアウェア
-
野川 裕記
東京医科歯科大学情報医科学センター
-
野川 裕記
東京医科歯科大学
-
篠崎 和弘
大阪大学医学部精神医学
-
篠崎 和弘
和歌山県立医科大学 医学部神経精神医学教室
-
篠崎 和弘
和歌山県立医科大神経精神科
-
水野 由子
兵庫県立大学 大学院応用情報科学研究科
-
水野 松本
Department Of Neurology Johns Hopkins University
-
水野 由子
大阪大学 大学院 医学系研究科 精神医学 教室
-
水野 松本
大阪大学・医学部機能画像診断学
-
伊達 進
大阪大学大学院情報科学研究科
-
篠崎 和弘
和歌山県立医科大学附属病院 神経精神科
-
篠崎 和弘
和歌山県立医科大学 保健看護学部
-
水野(松本) 由子
大阪城南女子短期大学幼児教育科
-
野川 裕記
大阪大学サイバーメディアセンター
-
原 健悟
大阪大学工学部
-
伊達 進
大阪大学サイバーメディアセンター
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