認知・想起時のEEGからの提示画像の推定 : 正準判別分析を用いて
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概要
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本研究では,提示されたさまざまな線画を認知する際の被験者のEEGsを計測し,このEEGsに正準判別分析を試み,どの線画を認知したかの判別を行った.著者らが従来から着目してきたEEGs国際10-20法による2(Fp2),4(F4),6(C4),12(F8)チャネルのEEGs出力に対し,矢印(上,下,左,右)黙読時のEEGs判別に関して試みてきた正準判別分析法を適用した.潜時400ミリ秒から900ミリ秒までのEEGsを25ミリ秒間隔でサンプリングし,4チャネル分をならべ,84変量のベクトル空間の多変量データとした.さらに399ミリ秒から899ミリ秒までを同様の間隔でサンプリング,さらに388ミリ秒から898ミリ秒までを同様にサンプリングし,データ数を3倍とした.このデータに対し,多変量統計的データ解析の一手法である正準判別分析を試みたところ判別率はすべて95%以上であった.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-07-12
著者
-
山崎 敏正
九州工業大学
-
山ノ井 高洋
北海学園大 工
-
大槻 美佳
北海道大学大学院保健科学研究院
-
山崎 敏正
九州工業大学情報工学部
-
田中 良典
北海学園大学大学院工学研究科
-
豊島 恒
ジャパンテクニカルソフトウェア
-
大槻 美佳
北海道大学大学院 保健科学研究院
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