多変量解析による音楽聴取時の脳波分類

概要

論文の詳細を見る
現在ストレスは様々な病気を引き起している.その問題を解決するため音楽療法が注目されている.音楽療法で用いられる音楽は多種多様であるため, 音楽を選定するのに患者と音楽療法士とで多くの時間を費やす.音楽療法に有効な音楽が容易に選曲されれば, 音楽療法が容易に行なわれると考えられる.本稿では, 音楽が人間に与える影響について検討する.提案手法として, まず音楽聴取時の脳波を計測し, 周波数成分の出現率によるデータ行列を作成する.そのデータ行列から, 主成分分析(Principal Component Analysis : PCA)及び正準判別分析(Canonical Discriminant Analysis : CDA)によって脳波の特徴を抽出する.そして, ニューラルネットワーク(Neural Network : NN)によって抽出された特徴の分類を行ない, 特徴抽出の手法の有効性を検証する.3人の被験者を対象に計算機シミュレーションを行なった結果, 正準判別分析による特徴抽出の有効性が示唆された.
2005-06-30