Volterra filter組み込みNeural Networkによる瞬目アーチファクト除去の一手法
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概要
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脳波計測は臨床診断において, 脳の状態を把握する上で重要である.しかし, 脳波計測中には脳波以外の様々な電気的現象がアーチファクトとして混入する.アーチファクトの中でも, 特に瞬きに起因する瞬目アーチファクトは自発脳波に比べ高振幅であるため, 脳波の判読および解析の支障となる.本研究では, 瞬目アーチファクトを精度良く除去することを目的とし, そのフィルタとして2次のVolterra filterを内蔵したユニットから構成されるNeural Networkを適用している.本手法の有効性を確かめるためにシミュレーション実験を行い, 実際の瞬目アーチファクト混入脳波についても処理を行った.その結果, シミュレーション実験において, 瞬目波形の形状・混入率に関わらず瞬目アーチファクト成分の約90[%]近くの低減を実現し, 本手法の有効性が示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-01-22
著者
-
西村 敏博
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
横井 博一
九州工業大学
-
横井 博一
九州工業人学
-
重村 宗作
早稲田大学
-
西村 敏博
早稲田大学大学院 情報生産システム研究科 生命・生体工学研究室
-
横井 博一
九州工大
-
西村 敏博
早稲田大
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