| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2007-12-20 14:40
リカレントSOMと独立成分分析を用いた脳磁界解析 ○早坂侑一郎・安達雅春(東京電機大) NLP2007-128 |
| 抄録 |
(和) |
脳磁界は,神経細胞の活動に伴って発生した磁界を脳外から無侵襲で計測するものである.
しかし,この脳磁界は非常に微弱である為,アーチファクトを除去する必要がある.
そこで,独立成分分析による解析が行われてきた.
リカレントSOM は,時系列信号のクラスタリングが可能となるように自己組織化マップ(SOM)を拡張したもので,Markus らによって提案された.
本報告では,独立成分分析をする前にリカレントSOMでクラスタリングする.
その後,各クラスタごとに独立成分分析を行う試みについて述べる.
本手法が,すべての脳磁界信号を独立成分分析する場合とは異なる特徴を含むより良い独立成分を抽出できる例を示す. |
| (英) |
MEG(Magnetoencephalogram) is the magnetic field that occurred with the activity of the nerve cell from the outside of the brain.
However, it is necessary to remove artifacts from MEG because it is a very small signal.
Therefore, analyses of MEG by the Independent Component Analysis(ICA) have been performed by many researchers.
In this paper, a recurrent self-organizing map (Recurrent-SOM), which is an extension of SOM proposed by Markus $et. al.$ is used for clustering of the time series signal.
Then the clustering by the Recurrent-SOM is used for selecting signals to be separated by ICA.
We show an example that the proposed method extracts the better independent component than the separation by ICA without the Recurrent-SOM. |
| キーワード |
(和) |
リカレントSOM / 独立成分分析 / 脳磁界 / / / / / |
| (英) |
Recurrent-SOM / ICA / MEG / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 400, NLP2007-128, pp. 41-46, 2007年12月. |
| 資料番号 |
NLP2007-128 |
| 発行日 |
2007-12-13 (NLP) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2007-128 |