EEGを利用したブレインコンピュータインタフェースのためのデータクレンジング  [in Japanese] Datacleansing for EEG based Brain Computer Interface  [in Japanese]

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Author(s)

    • 田中 謙次 TANAKA Kenji
    • 筑波大学大学院システム情報工学研究科 Graduate School of System and Information Engineering, University of Tsukuba
    • 栗田 多喜夫 KURITA Takio
    • 産業技術総合研究所脳神経情報研究部門 Neuroscience Research Institute, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
    • 河辺 徹 KAWABE Tohru
    • 筑波大学大学院システム情報工学研究科 Graduate School of System and Information Engineering, University of Tsukuba

Abstract

近年,脳の活動に伴い発せられる脳波(EEG)を読み取り,意思を外部に出力するブレインコンピュータインタフェース(BCI)の研究が行われ,全身麻痺患者のコミュニケーションを支援することが期待されている.本稿では,計測されたEEGから計算されたデータに特徴選択を施すことにより汎化性能の高い識別器を構成する手法について検討する.特徴選択により,EEGデータ中の不要な情報や冗長な情報を除去することで,識別器の汎化性能が向上すると期待できる.特徴選択の具体的な方法としては,EEGデータから計算した特徴量を一つずつ減少させて交差確認法で評価する手法を採用した.これを,優れたパターン認識の手法であるサポートベクターマシンの入力とすることで,汎化性能の高いBCIを構築することができた.

The potential of brain-computer interfaces (BCI) in serving a useful purpose, e.g., supporting communication to paralyzed patients. This paper proposes a method to construct a classifier with improved generalization performance. A feature selection method if applied to features calculated from the EEG signals so that unnecessary features for the classification task can be removed. Kernel support vector machines were used as a classifier and the best combinations of features were searched by backward stepwise selection and by evaluating the resulting generalization performance through cross validation. Experiments showed that the generalization performance of the classifier constructed from the best set of features was better.

Journal

  • IEICE technical report

    IEICE technical report 105(615), 31-36, 2006-02-24

    The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

References:  10

Cited by:  3

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110004662972
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10541106
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    Journal Article
  • ISSN
    09135685
  • NDL Article ID
    7849670
  • NDL Source Classification
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL Call No.
    Z16-940
  • Data Source
    CJP  CJPref  NDL  NII-ELS 
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