| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2018-03-13 15:30
CNNを用いた多チャンネル脳波データからの視覚刺激弁別 ○物部太夢・伊藤浩之(京都産大) NC2017-87 |
| 抄録 |
(和) |
3つの異なる数字画像を視覚刺激として、刺激提示時刻前後の32チャンネル脳波活動を複数実験日に渡って、複数トライアル記録した。各トライアルの脳波データを画像データとしてCNNに入力し、数字画像ラベルとの対応を学習させたところ、クロスバリデーションにおいてチャンスレベルである33%より有意に高い57%程度の正答率を得た。全結合層の細胞の活動の刺激依存性を調べたところ、すべての画像に対して反応しない細胞、すべての画像に対して同程度の活動を示す細胞、そして少数のトライアルに対してのみ活動する細胞の3グループに分かれることが分かった。刺激弁別には3番目のグループの細胞が関与すると考えられるが、同じ刺激の画像でも少数のトライアルに対してしか活動しないこと、およびこれらの細胞の刺激チューニング特性があまり刺激選択的でないという特性から、刺激弁別では複数の細胞に渡るポピュレーションコーディングが行われていると考えられる。トライアルごとの活動相関の解析からは、これらの細胞間には負の相関が存在し、一部の細胞が活動する場合には、他の細胞の活動が押さえられていること(スパースネス)を確認した。 |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
深層学習 / CNN / 脳波 / ブレインデコーディング / 刺激チューニング特性 / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 508, NC2017-87, pp. 115-120, 2018年3月. |
| 資料番号 |
NC2017-87 |
| 発行日 |
2018-03-06 (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) |
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