Single-Trial Magnetoencephalographic Data Decomposition and Localization Based on Independent Component Analysis Approach
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概要
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Magnetoencephalography(MEG) is a powerful and non-invasive technique for measuring human brain activity with a high temporal resolution. The motivation for studying MEG data analysis is to extract the essential features from measured data and represent them corresponding to the human brain functions. In this paper, a novel MEG data analysis method based on independent component analysis(ICA) approach with pre-processing and post-processing multistage procedures is proposed. Moreover, several kinds of ICA algorithms are investigated for analyzing MEG single-trial data which is recorded in the experiment of phantom. The analyzed results are presented to illustrate the effectiveness and high performance both in source decomposition by ICA approaches and source localization by equivalent current dipoles fitting method.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-09-25
著者
-
Cichocki A
Riken Wako‐shi Jpn
-
Cichocki A
Brain-style Information Systems Research Group Brain Science Institute Riken
-
CICHOCKI Andrzej
Brain Science Institute, RIKEN
-
CAO Jianting
Department of Electrical and Electronics Engineering, Sophia University
-
MURATA Noboru
Brain-Style Information Systems Group, Brain Science Institute, RIKEN
-
AMARI Shun-ichi
Brain-Style Information Systems Group, Brain Science Institute, RIKEN
-
TAKEDA Tsunehiro
Department of Complexity of Science and Engineering, Graduate School of Tokyo University
-
ENDO Hiroshi
National Institute of Bioscience and Human-Technology
-
HARADA Nobuyoshi
National Institute of Bioscience and Human-Technology
-
Cichocki Andrzej
理研 脳科学総合セ
-
Cichocki Andrzej
Brain Science Institute Riken
-
Cao Jianting
Department Of Electrical And Electronics Engineering Sophia University
-
Murata Noboru
Brain-style Information Systems Group Brain Science Institute Riken
-
Amari Shunichi
Brain-style Information Systems Research Group Brain Science Institute Riken
-
Amari S
Riken Brain Sci. Inst. Saitama Jpn
-
Takeda Tsunehiro
Department Of Complexity Of Science And Engineering Graduate School Of Tokyo University
-
Amari Shun-ichi
Brain Science Institute Riken Brain-style Information Systems Research Group
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