ニューラルネットワークを用いた音楽聴取時の脳波解析(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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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)及びカーネル主成分分析(Kernel Principal Component Analysis:KPCA)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.4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,カーネル主成分分析による特徴抽出の有効性が示唆された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-07
著者
-
満倉 靖恵
東京農工大学
-
福見 稔
徳島大学
-
赤松 則男
徳島大学工学部知能情報工学科
-
赤松 則男
徳島大学 工学部 知能情報工学科
-
小川 宜洋
徳島大学
-
福見 稔
徳島大
-
カルンガル スティーヴン
徳島大学
-
満倉 靖恵
東京農工大大学院共生技術研究院
-
満倉 靖恵
東京農工大 大学院
-
赤松 則男
徳島大学 工学部
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