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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2007-06-14 09:55 ニューラルネットワークを用いた音楽聴取時の脳波解析 ○小川宜洋・スティーヴン カルンガル（徳島大）・満倉靖恵（東京農工大）・福見 稔・赤松則男（徳島大）  NC2007-9 |
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| 抄録 | （和） | 音楽療法で用いられる音楽は多種多様であるため，音楽を選定するのに患者と音楽療法士とで多くの時間を費やす． 音楽療法に有効な音楽が容易に選曲されれば，音楽療法が容易に行なわれると考えられる． 本稿では，音楽が人間に与える影響について検討する． 提案手法として，まず音楽聴取時の脳波を計測し，周波数成分の出現率によるデータ行列を作成する． そのデータ行列から，主成分分析(Principal Component Analysis: PCA) 及びカーネル主成分分析(Kernel Principal Component Analysis: KPCA)に よって脳波の特徴を抽出する． そして，ニューラルネットワーク(Neural Network: NN)によって抽出された特徴の分類を行ない，特徴抽出の手法の有効性を検証する． 4人の被験者を対象に計算機シミュレーションを行なった結果，カーネル主成分分析による特徴抽出の有効性が示唆された． % |
| （英） | Recent, stress causes verious illnesses. In order to solve such a problem, researchers have studied about the music therapy. Music used in the music therapy is of verious types, therefore it takes a patient and therapist long time to select the music. If the music is easily selectable, the music therapy can be carried out effectively. In this paper, we discuss an influence by the music for humans. First we measure the EEG(electroencephalogram) while listening to the music. Next, we create a data matrix based on appearance rate of frequency ingredients. Thirdly, we extract features from the data matrix by the PCA(principal component analysis) and the KPCA(kernel principal component analysis). Finally, we verify the EEG patterns based on the feature vectors by the NN(neural network). We compare accuracy of the PCA and the KPCA by recognition rate of a neural network. In order to examine whether the proposal system is effective, we try computer simulations for the EEG classification. From the results of computer simulations, it is suggested that feature extraction by using the KPCA is effective compared to the PCA. |
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| キーワード | （和） | 脳波 / 主成分分析 / カーネル関数 / ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 92, NC2007-9, pp. 5-9, 2007年6月. | |
| 資料番号 | NC2007-9 | |
| 発行日 | 2007-06-07 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2007-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
| 開催期間 | 2007-06-14 - 2007-06-15 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術研究基盤整備機構 |
| 開催地（英） | OIST Seaside House |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2007-06-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いた音楽聴取時の脳波解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The EEG Analysis by Using the Neural Network in Listening to Music |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳波 / |
| キーワード(2)（和/英） | 主成分分析 / |
| キーワード(3)（和/英） | カーネル関数 / |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 宜洋 / Takahiro Ogawa / オガワ タカヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima (略称： Univ. of Tokushima) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | スティーヴン カルンガル / Stephen Karungaru / スティーヴン カルンガル |
| 第2著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima (略称： Univ. of Tokushima) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 満倉 靖恵 / Yasue Mitsukura / ミツクラ ヤスエ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： Univ. of Agriculture and Technology) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福見 稔 / Minoru Fukumi / フクミ ミノル |
| 第4著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima (略称： Univ. of Tokushima) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤松 則男 / Norio Akamatsu / アカマツ ノリオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 徳島大学 (略称： 徳島大) The University of Tokushima (略称： Univ. of Tokushima) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2007-06-14 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2007-9 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.92 |
| ページ範囲 | pp.5-9 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2007-06-07 (NC) |
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