時系列パターン識別モデルを用いたマウス脳波識別
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概要
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我々は, 入力パターンの位置ずれ, 変形の影響を受けにくい特徴をもつモデルであるネオコグニトロンを参考に構成した時系列パターン識別モデルを用い, 時間的な伸縮をともなうことの多い時系列パターンの識別について研究を行っている。本稿では, 時系列データの一つである脳波を2次元の時系列パターンとしてとらえ, 時系列パターン識別モデルを用いて, そのばらつきなどのために自動識別が困難である脳波の識別に対して検討を行っている。その結果, このモデルがマウスのてんかん小発作時, 睡眠時, controlの脳波をモデル化したパターンの識別が行え, さらに, 実際のマウスの脳波の識別を行った結果を人間による解析結果と比較し, このモデルが脳波の識別について有効であることを示している。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-02-02
著者
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