独立成分分析を前処理とした脳波のフラクタル次元解析
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概要
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信号を統計的に独立な成分に変換する処理である独立成分分析(Independent Component Analysis: ICA)は,音源分離や脳波解析といったような問題に応用されている.特に脳波解析の分野においては,事前情報を利用することが困難と予想されることから,ICAを適用することが重要視されている.一方,フラクタル性に基づいた脳波信号の解析が行われており,被験者の状態によって,フラクタル次元が時々刻々と変化することが報告されている.しかしながら,電極からの信号は,アーティファクトや生体ノイズを含むことが危惧されるとともに,複数の活性部位からの信号が重畳されていると予測される.本稿では,タスクを課した際の脳波信号に対して,前処理としてICAを用いて観測信号を分離し,分離信号に対するフラクタル次元解析,及び,分離信号の観測地点における寄与率を推定することで脳表層の活性部位を推定する手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-10-08
著者
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