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講演抄録/キーワード
講演名 2018-06-13 15:25
生成・消滅過程に基づくEEGデータの電流ダイポール推定
中村圭太早大)・園田 翔理研)・日野英逸統計数理研)・川崎真弘筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大IBISML2018-10
抄録 (和) 本研究では EEG データから脳内の電流源の位置・モーメントを,その個数も含めて電流ダイポールとして 推定する方法を提案する.状態変数であるダイポールから EEG データが得られているという観測モデルと,ダイポー ルの生成・消滅を考慮した遷移モデルを仮定し本問題を状態空間モデルとして捉える.ダイポールの位置とモーメン トはラオブラックウェル化粒子フィルタによって推定を行い,生成・消滅の判定は情報量基準を用いることによって 実現する.特に,生成・消滅を明示的に取り扱ったダイポールの推定アルゴリズムについて詳細に述べる.人工実験 において本手法のダイポール推定における有効性が確認でき,実データに対しては生理学的知見と一致する推定結果 が得られた. 
(英) We explore the EEG source localization problem as the estimation of current dipoles. We formulate the relation between current dipoles and EEG observation by state-space model and consider birth-death process of current dipole. In this study, the location and moment of dipoles are estimated by Rao-Blackwellized Particle Filter (RBPF) and whether a new dipole is born or an existed dipole disappears is estimated by Bayesian Information Criterion (BIC). We propose a new dipole birth-death model for BIC model selection. By synthetic and real data experiments, we check the effectiveness of our method.
キーワード (和) 信号源推定 / 状態空間モデル / 逐次ベイズ推定 / 粒子フィルタ / カルマンフィルタ / 数オブジェクトトラッキング / 情報量基準 / モデル選択  
(英) source localization / state-space model / sequential Bayesian estimation / particle filter / Kalman filter / multi-target tracking / information criterion / model selection  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 81, IBISML2018-10, pp. 67-74, 2018年6月.
資料番号 IBISML2018-10 
発行日 2018-06-06 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード IBISML2018-10

研究会情報
研究会 NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS  
開催期間 2018-06-13 - 2018-06-15 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学 
開催地(英) Okinawa Institute of Science and Technology 
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) Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2018-06-NC-IBISML-BIO-MPS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 生成・消滅過程に基づくEEGデータの電流ダイポール推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Current Dipole Localization from EEG with Birth-Death Process 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 信号源推定 / source localization  
キーワード(2)(和/英) 状態空間モデル / state-space model  
キーワード(3)(和/英) 逐次ベイズ推定 / sequential Bayesian estimation  
キーワード(4)(和/英) 粒子フィルタ / particle filter  
キーワード(5)(和/英) カルマンフィルタ / Kalman filter  
キーワード(6)(和/英) 数オブジェクトトラッキング / multi-target tracking  
キーワード(7)(和/英) 情報量基準 / information criterion  
キーワード(8)(和/英) モデル選択 / model selection  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 圭太 / Keita Nakamura / ナカムラ ケイタ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 園田 翔 / Sho Sonoda / ソノダ ショウ
第2著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
Institute of Physical and Chemical Research (略称: RIKEN)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 日野 英逸 / Hideitsu Hino / ヒノ ヒデイツ
第3著者 所属(和/英) 統計数理研究所 (略称: 統計数理研)
The Institute of Statistical Mathematics (略称: ISM)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 川崎 真弘 / Masahiro Kawasaki / カワサキ マサヒロ
第4著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
Tsukuba University (略称: Univ. of Tsukuba)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 赤穂 昭太郎 / Shotaro Akaho / アカホ ショウタロウ
第5著者 所属(和/英) 産業技術総合研究所 (略称: 産総研)
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称: AIST)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 村田 昇 / Noboru Murata / ムラタ ノボル
第6著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-06-13 15:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2018-10 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.81 
ページ範囲 pp.67-74 
ページ数
発行日 2018-06-06 (IBISML) 


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