ニューラルネットワークとファジールールによる多チャネル情報を統合した脳波特徴波の自動検出
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概要
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脳波診断における医師の労力の低減, 定量化, 客観化を目指して脳波診断の自動化の研究が行われている.しかしながら, 従来の手法では、専門医の診断手法と異なり, 脳波特徴波検出に単一チャネルの情報のみを用いており, さまざまな要因により自動検出が難しい場合がしばしば起こる.本論文では, 多チャネル情報を統合することにより, これまでの手法に比べ有意に高い検出率の向上が見込まれる手法を提案する.まず各チャネルにおいてニューラルネットワークにより検出されたデータを, 単純和によるもの, および交差誤差(Cross Error)を用いて学習されたファジールールによるものの2種類の統合手法を用いて実験を行った.更に解析の結果, 多チャネルの考慮においてニューラルネットワークの非線形性が, 確実性の高いチャネルの自動選択, およびファジーに学習をしやすくする役割を果たしていることが示された, またファジーの学習に従来多く用いられる平均2乗誤差の代わりに交差誤差を用いることの有効性が確かめられた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-07-25
著者
-
椎名 毅
筑波大学電子・情報工学系
-
島田 尊正
東京電機大学情報環境学部
-
島田 尊正
東京電機大学大学院情報環境学研究科
-
島田 尊正
筑波大学電子・情報工学系
-
斎藤 陽一
脳波計量解析研究所
-
斎藤 陽一
脳波軽量解析研究所
-
斎藤 洋一
脳波計量解析研究所
-
島田 尊正
東京電機大学 情報環境学部情報環境学科
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