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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-01-18 13:40 EEGを用いた脳波源推定におけるモデルの形状と不均質性に対する推定精度の変化 ○大幸裕季・伊藤孝弘・平田晃正（名工大）  EMCJ2018-104 |
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| 抄録 | （和） | 近年，医療・産業分野において脳活動から生じる生体信号の有効活用が進んでおり，脳波を用いた脳機能の研究に対する関心が高まっている．脳が活動した際，灰白質では神経物質の受け渡しが行われ，その際に微小電流が生じる．この現象は脳波計では頭皮表面の電位変化として観測される．脳波源の推定にはリードフィールド行列(LFM)が広く用いられている．これは脳内微小領域の電流量と観測電位の比を要素とする係数行列である．近年では電極間に電流を流した際の電界分布を用いてLFMを構築し，擬似逆行列を用いたL2ノルム最小化などによって脳波源の推定を行ってきた．本稿では，電磁界解析に基づいたLFMの構成法，またLFMを用いた脳波源推定手法としてMatching Pursuit法に基づいた推定アルゴリズムを提案し，４つのモデルを用いてモデルの形状や不均質性による推定精度の変化を検討した．その結果，モデルの形状による推定精度の変化は軽微であるものの，モデルの不均性により推定精度が劣化することが確認された．また，電界分布で比較すると，すべてのモデルにおいて推定された活動領域はほぼ等しいことが確認でき，提案手法の有効性を示した． |
| （英） | In recent years, effective utilization of biological signals from the brain activity has been progressing in the medical science as well as industrial application. Interest in research on brain functions using electroencephalograms is increasing. The brain activity can be considered as circuit network activity in the gray matter, and a small current is then generated in the corresponding area. The electric signals caused by this current can be measured as brain waves on scalp. Lead Field Matrix (LFM) is often used to estimate the brain activity. This is a coefficient matrix having as elements the ratio between the current amount of the micro region in the brain and the observed potential. In recent years, LFM was constructed by using the electric field distribution when electric current was passed between the electrodes, and the brain wave source was estimated by minimizing L2 norm using the pseudo inverse matrix. In this study, we proposed a LFM construction method based on electromagnetic analysis and an estimation algorithm based on the Matching Pursuit method as an EEG estimation method using LFM, then examined changes in estimation accuracy due to model shape and heterogeneity considering four head models. As a result, there was marginal change in the estimation accuracy depending on the model shape, wheareas worsens for inhomogeneous model. In terms of the electric field distribution, it can be confirmed that the active areas are almost identical in all models, and the effectiveness of the proposed method is shown. | |
| キーワード | （和） | 脳波 / 脳波源推定 / Scalar Potential Finite DifferenceSPFD法 / Matching pursuit法 / リードフィールド行列 / / / |
| （英） | Electroencephalogram / EEG brain wave source localization / calar potential finite difference (SPFD) method / Matching pursuit / Laed Field Matrix / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 406, EMCJ2018-104, pp. 25-28, 2019年1月. | |
| 資料番号 | EMCJ2018-104 | |
| 発行日 | 2019-01-11 (EMCJ) | |
| ISSN | 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 | EMCJ2018-104 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMCJ |
| 開催期間 | 2019-01-18 - 2019-01-18 |
| 開催地（和） | 大阪大学 |
| 開催地（英） | Osaka University |
| テーマ（和） | パワーエレクトロニクス，EMC一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMCJ |
| 会議コード | 2019-01-EMCJ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | EEGを用いた脳波源推定におけるモデルの形状と不均質性に対する推定精度の変化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Variation of estimation accuracy by difference between shape and heterogeneity of model for EEG brain wave source localization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳波 / Electroencephalogram |
| キーワード(2)（和/英） | 脳波源推定 / EEG brain wave source localization |
| キーワード(3)（和/英） | Scalar Potential Finite DifferenceSPFD法 / calar potential finite difference (SPFD) method |
| キーワード(4)（和/英） | Matching pursuit法 / Matching pursuit |
| キーワード(5)（和/英） | リードフィールド行列 / Laed Field Matrix |
| 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） | 大幸 裕季 / Yuki Osachi / オオサチ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 孝弘 / Takahiro Ito / イトウ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平田 晃正 / Akimasa Hirata / ヒラタ アキマサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-01-18 13:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMCJ |
| 資料番号 | EMCJ2018-104 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.406 |
| ページ範囲 | pp.25-28 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-01-11 (EMCJ) |
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