グラフ深層学習による脳波状態の推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-03-06
• タイトル: グラフ深層学習による脳波状態の推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Graph deep learning for estimating the state of neural oscillations
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: センシング
• 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: 滋賀大学
• 著者所属: 滋賀大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shiga University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shiga University
• 著者名: 小野島, 隆之; 今井, 貴史
• 著者名(英): Takayuki, Onojima; Takashi, Imai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 生物の脳からは周期的な脳活動が観測され，この活動が協調することで脳機能を実現しているのではないかと考えられている．この周期的な活動は頭皮脳波などの非侵襲的な計測手法を用いて人間から計測することが可能であり，これらの活動と認知機能の関係が議論されている．近年，この周期的な脳活動に着目し，脳波状態に依存して刺激を与えることで可塑的変化や知覚に影響を与える脳波位相依存刺激法が提案され注目を集めている．しかしながら，脳波は同じ課題を遂行しているときでもその波形の性質が揺らいでおり，安定して脳波の状態を特定することが難しい．そこで本研究では，この脳波位相依存刺激法で必要となる脳活動の状態推定を深層ニューラルネットワークにより実現する枠組みを提案する．この脳波データは頭皮上に配置された複数の電極で計測され，課題により特定の位置で波形が観測される．深層学習を適用するうえで，この脳波の空間的な構造を捉えるために，脳波の電極配置を考慮したグラフ畳み込みニューラルネットワークを構築し，検証を実施した．
• 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: AA1221543X
• 書誌情報: 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）; 巻 2023-HCI-202, 号 46, p. 1-7, 発行日 2023-03-06
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8760
• 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