深層学習による脳波からの想像リズムとその活動領域の推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-24
• タイトル: 深層学習による脳波からの想像リズムとその活動領域の推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Estimation of Imagined Rhythm and Its Active Area from Electroencephalogram Using Deep Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: SIP1
• 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: 東京農工大学工学府電気電子工学専攻
• 著者所属: 東京農工大学工学府電気電子工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical and Electronic Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical and Electronic Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者名: 吉村, 直己; 田中, 聡久
• 著者名(英): Naoki, Yoshimura; Toshihisa, Tanaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: リズムは音楽を構成する要素の一つであり，リズムの知覚や想像が脳波に現れることがわかっている．特に，等間隔のリズム（等時性リズム）の想像は周波数解析を適用することで脳波から観測できることが報告されている．しかし，間隔が一定でない非等時性リズムに関しては，周波数解析を適用できない．そこで本研究では，非等時 性リズムの想像を脳波からデコードするために，畳み込みニューラルネットワークを用いる方法を提案する．実験では，非等時性リズムを想像しているときの脳波を記録した．リズム想像にはタイミングを視覚的に指示する場合と，何も指示しない場合の 2 通りのタスクを実施した．この実験で記録した脳波を入力とし，想像音の有無を出力とするニューラルネットワークを学習させた．その結果，視覚的なタイミングの呈示がない場合でも，高い精度でリズム音のタイミングを推定することができた．学習させたニューラルネットワークの重みから，リズムパターンの推定には，右側頭部の脳波が関係してることが示唆された．これらの結果は，任意のリズムパターンが脳波から検出可能であり，リズム想像に右側頭部の脳活動が関与していることを示唆している．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Rhythm is one element of music, and it is known that rhythm perception and imagery appear in an electroencephalogram (EEG). It has been reported that the imagery of equally spaced rhythms (isochronous rhythms) can be observed from EEG by frequency analysis. However, frequency analysis cannot be applied to non-isochronous rhythms with irregular intervals. This study proposes a method using a convolutional neural network to decode non-isochronous rhythm imagery from EEG. In the experiment, we recorded EEG when participants imagined a non-isochronous rhythm. Rhythm imagination performed two tasks: one in which the imagination’s timing was visually indicated and the other in which no instruction was given. We trained a neural network that inputs EEG and outputs the presence or absence of imaginary sounds. As a result, even when there was no visual timing, the rhythm sound’s timing could be estimated with high accuracy. From the weight of the trained neural network, it was suggested that EEG of the right temporal region is involved in the estimation of the rhythm pattern. These results suggest that any rhythm pattern can be detected from EEG and that the right temporal region’s brain activity is involved in rhythm imagination.
• 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: AN10442647
• 書誌情報: 研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2021-SLP-136, 号 7, p. 1-6, 発行日 2021-02-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8663
• 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