講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-03-15 14:35
多変量確率モデルによる脳波の信号分離 ○栗花悠輔・宮部滋樹・ルトコフスキ トマシュ・松本佳泰・山田武志・牧野昭二(筑波大) MBE2012-119 |
抄録 |
(和) |
信号源分離の主流をなす枠組である独立成分分析は,無数の信号源が混合された脳波の観測信号から目的信号成分を高精度に分離するのは難しい.本稿では,脳内の個々の現象に関連する脳波の振幅変化を脳波イベントと定義し,無数の信号源により生成される脳波イベントの観測が,それぞれ短時間では局所的に零平均多変量正規分布に従うという確率モデルを定式化する.時間周波数領域で脳波イベントがスパースに発生すると仮定すると,観測信号の尤度は混合正規分布で表され,EMアルゴリズムによって脳波イベントのパラメタを推定することが可能になる.また,適切な超パラメタを持つディリクレ分布を各正規分布の発生確率に導入することにより,EM アルゴリズムで有意な脳波イベントの数とそのパラメタを推定することが可能となる.脳波分離実験により,適切な数の脳波イベントが分離できていることを確認した. |
(英) |
With independent component analysis (ICA), one promising source separation framework, it is difficult to separate desired signal components from the EEG observation, where vast number of sources are mixed. In this paper, we define the change of magnitude caused by each phenomenon inside brain as EEG event, and we formulate the probability model of the EEG event assuming the observation of each EEG event follows multivariate normal distribution locally in every short period. By regarding that each EEG event distirubtes sparsely in the time-frequency domain, the likelihood of the observation is given by Gaussian mixture model (GMM), and the parameters of the EEG events are estimated by an expectation-maximization (EM) algorithm. Also, by introducing Dirichlet prior probability with an appropriate hyperparameter to the activation of each Gaussian components, the EM algorithm achieves the ability to estimate both the number of significant EEG events and their parameters. An EEG separation experiment reveals that the proposed method can separate an appropriate |
キーワード |
(和) |
脳波 / BCI / 信号分離 / EM アルゴリズム / 混合正規分布 / / / |
(英) |
electroencephalography / brain computer interface / signal separation / EM algorighm / Gaussian Mixture Model / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 112, no. 479, MBE2012-119, pp. 161-166, 2013年3月. |
資料番号 |
MBE2012-119 |
発行日 |
2013-03-06 (MBE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MBE2012-119 |