生成・消滅過程に基づくEEGデータの電流ダイポール推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-06-06
• タイトル: 生成・消滅過程に基づくEEGデータの電流ダイポール推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Current Dipole Localization from EEC with Birth-Death Process
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: IBISML一般セッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 早稲田大学大学院先進理工学研究科
• 著者所属: 理化学研究所
• 著者所属: 統計数理研究所
• 著者所属: 筑波大学システム情報系
• 著者所属: 産業技術総合研究所
• 著者所属: 早稲田大学大学院先進理工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Institute of Statistical Mathematics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 中村, 圭太; 園田, 翔; 日野, 英逸; 川崎, 真弘; 赤穂, 昭太郎; 村田, 昇
• 著者名(英): Keita, Nakamura; Sho, Sonoda; Hideitsu, Hino; Masahiro, Kawasaki; Shotaro, Akaho; Noboru, Murata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 研究では EEG データから脳内の電流源の位置 ・ モーメントを，その個数も含めて電流ダイポールとして推定する方法を提案する．状態変数であるダイポールから EEG データが得られているという観測モデルと，ダイポールの生成 ・ 消滅を考慮した遷移モデルを仮定し本問題を状態空間モデルとして捉える．ダイポールの位置とモーメントはラオブラックウェル化粒子フィルタによって推定を行い，生成 ・ 消滅の判定は情報量基準を用いることによって実現する．特に，生成 ・ 消滅を明示的に取り扱ったダイポールの推定アルゴリズムについて詳細に述べる．人工実験において本手法のダイポール推定における有効性が確認でき，実データに対しては生理学的知見と一致する推定結果が得られた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We explore the EEG source localization problem as the estimation of current dipoles. We formulate the relation between current dipoles and EEG observation by state-space model and consider birth-death process of current dipole. In this study, the location and moment of dipoles are estimated by Rao-Blackwellized Particle Filter (RBPF) and whether a new dipole is born or an existed dipole disappears is estimated by Bayesian Information Criterion (BIG). We propose a new dipole birth-death model for BIG model selection. By synthetic and real data experiments, we check the effectiveness of our method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2018-MPS-118, 号 10, p. 1-8, 発行日 2018-06-06
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会