訓練データ適応型ダウンサンプリングによる脳波判別手法 : P300 Spellerタスクでの実証
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概要
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脳波を計測し,提示された刺激によってP300成分が引き起こされたか否かを判別する技術が,Brain Computer Interfaceなどを実現する上で重要である.この判別に機械学習を利用するのが有効だが,観測されるデータ点全てを用いて特徴ベクトルを構成すると,次元が大きくなってしまい,判別の精度や計算速度の観点から好ましくない.そのため,多くの研究ではダウンサンプリングを施し,次元が大きくなるのを防いでいる.本研究はP300判別精度の向上を目的とし,新たなダウンサンプリング手法を提案する.具体的には,1試行の脳波を非等間隔のセグメントにわけ,各セグメント内で平均化する.そのセグメントの分け方は,得られる特徴ベクトルが,2クラス間の分離具合が大きくなるように,訓練データを用いて決定する.その際,時系列セグメンテーションアルゴリズムを応用する.この手法をBCI Competition III P300 Speller paradigmのデータセットで検証したところ,従来のダウンサンプリング方法を用いた場合よりも高い精度で判別可能であり,その有効性が示せた.
- 2009-03-04
著者
-
青野 雅樹
豊橋技術科学大学情報工学系
-
坂元 佑弥
豊橋技術科学大学
-
坂元 佑弥
豊橋技術科学大学情報工学系
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青野 雅樹
豊橋技術科学大学情報・知能工学系
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青野 雅樹
豊橋技術科学大学 情報・知能工学系
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青野 雅樹
豊橋技術科学大学
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