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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-05 16:15 敵対的生成ネットワークを用いたfNIRS-BCIの性能改善 ○永澤知幸（長岡技科大）・佐藤貴紀（秋田高専）・南部功夫・和田安弘（長岡技科大）  NC2018-72 |
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| 抄録 | （和） | 長時間にわたる機能的近赤外分光法(functional Near-Infrared Spectroscopy: fNIRS)の計測は, 被験者への負担となるため, 取得可能なデータ数には限りがある. その結果, 分類モデルの訓練データが不足し, ブレイン・コンピュータ・インターフェース(Brain-Computer Interface: BCI)の性能低下に繋がる. 本研究では, fNIRS-BCIの性能向上のために, 敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Networks: GANs)を用いたfNIRSデータ拡張手法を提案した. 提案手法を, 右手, 左手, 両手によるボール把握運動または安静の4クラス分類に適用した結果, データ拡張後に分類精度が向上した. 従って, GANsによるデータ拡張がfNIRS-BCIの性能改善に有用であることが示唆された. |
| （英） | Since a lengthy functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) measurement is uncomfortable for the participant, the number of data that can be acquired is limited. As a result, the training data of the classification model is insufficient; hence, the brain-computer interface (BCI) performance decreases. In this study, to improve the fNIRS-BCI accuracy, we examined an fNIRS data-augmentation method using generative adversarial networks (GANs). When applying the proposed method to the 4-class classification of a left-, right-, or both-handed ball grasping or resting, the accuracy improved after the data augmentation. This result suggests that data augmentation using GANs is useful for improving the fNIRS-BCI performance. | |
| キーワード | （和） | 敵対的生成ネットワーク / データ拡張 / 機能的近赤外分光法 / ブレイン・コンピュータ・インターフェース / / / / |
| （英） | generative adversarial networks / data augmentation / functional near-infrared spectroscopy / brain-computer interface / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 470, NC2018-72, pp. 151-156, 2019年3月. | |
| 資料番号 | NC2018-72 | |
| 発行日 | 2019-02-25 (NC) | |
| 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 | NC2018-72 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2019-03-04 - 2019-03-06 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | University of Electro Communications |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2019-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 敵対的生成ネットワークを用いたfNIRS-BCIの性能改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance improvement of fNIRS-BCI using generative adversarial networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 敵対的生成ネットワーク / generative adversarial networks |
| キーワード(2)（和/英） | データ拡張 / data augmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 機能的近赤外分光法 / functional near-infrared spectroscopy |
| キーワード(4)（和/英） | ブレイン・コンピュータ・インターフェース / brain-computer interface |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 永澤 知幸 / Tomoyuki Nagasawa / ナガサワ トモユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 (略称： 長岡技科大) Nagaoka University of Technology (略称： Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 貴紀 / Takanori Sato / サトウ タカノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 秋田工業高等専門学校 (略称： 秋田高専) National Institute of Technology, Akita College (略称： National Inst. of Tech., Akita Col.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 南部 功夫 / Isao Nambu / ナンブ イサオ |
| 第3著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 (略称： 長岡技科大) Nagaoka University of Technology (略称： Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田 安弘 / Yasuhiro Wada / ワダ ヤスヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 (略称： 長岡技科大) Nagaoka University of Technology (略称： Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-05 16:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2018-72 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.470 |
| ページ範囲 | pp.151-156 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-25 (NC) |
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