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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-29 13:50 非負値行列因子分解によるマウス脳波のパワースペクトルの分類 ○小山一樹・伊藤真利子（立教大）・坂口昌徳（筑波大）・大西立顕（立教大）  MSS2021-76 NLP2021-147 |
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| 抄録 | （和） | マウスの睡眠ステージ判定は，主に熟練者の手による主観的な判断により行われてきたが，近年睡眠ステージ判定を自動化するための教師あり学習による判定手法が提案されている．本研究では非負値行列因子分解による教師なし学習での客観的な睡眠ステージ判定を試みる．全てのマウスの単位時間あたりの脳波時系列から計算したパワースペクトルを成分にもつ行列に対して非負値行列因子分解を適用し，得られた基底スペクトルとアクティベーションの時系列から睡眠ステージ判定が可能か検討した．さらに各マウスについて単位時間あたりのパワースペクトルを反映した行列を構成してその非負値行列因子分解を行い，マウスごとに得た基底スペクトルの類似性に基づいてマウスの分類を行った．こうしてマウスの分類を行うことで，それぞれのマウスにとって普遍的なパワースペクトルが存在することが示唆された． |
| （英） | It has been common for experts to manually and subjectively classify sleep stages in the experiments for the sleep of mice. Recently, however, automized methods for classification using supervised learning have been proposed. We attempt to determine the sleep stage by an unsupervised learning, Non-negative Matrix Factorization. By applying Non-negative Matrix Factorization to a large matrix incorporating power spectra of EEG of all the mice for each time window, we obtained the basis and activation matrices, where the former matrix exhibits the bases of power spectra. We examined whether we can determine the sleep stage of mice by comparing the activation corresponding to each basis with the label of sleep stage given by experts. In addition, we, for each mouse, obtained the basis matrix by applying Non-negative Matrix Factorization to the matrix of power spectrum for each mouse. We classified mice based on the similarity of the bases of power spectra. The result implies the existence of universal bases of power spectra for mice. | |
| キーワード | （和） | 非負値行列因子分解 / EEG / パワースペクトル / 睡眠ステージ判定 / マウス / / / |
| （英） | Non-negative Matrix Factorization / EEG / power spectra / sleep stage classification / mouse / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 444, NLP2021-147, pp. 111-116, 2022年3月. | |
| 資料番号 | NLP2021-147 | |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) | |
| 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 | MSS2021-76 NLP2021-147 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS NLP |
| 開催期間 | 2022-03-28 - 2022-03-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | MSS，NLP，一般，およびWIP（MSSのみ） |
| テーマ（英） | MSS, NLP, Work In Progress (MSS only), and etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2022-03-MSS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 非負値行列因子分解によるマウス脳波のパワースペクトルの分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classification of power spectra of EEG by non-negative matrix factorization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非負値行列因子分解 / Non-negative Matrix Factorization |
| キーワード(2)（和/英） | EEG / EEG |
| キーワード(3)（和/英） | パワースペクトル / power spectra |
| キーワード(4)（和/英） | 睡眠ステージ判定 / sleep stage classification |
| キーワード(5)（和/英） | マウス / mouse |
| 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） | 小山 一樹 / Kazuki Koyama / コヤマ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立教大学 (略称： 立教大) Rikkyo University (略称： Rikkyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 真利子 / Mariko Ito / イトウ マリコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立教大学 (略称： 立教大) Rikkyo University (略称： Rikkyo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂口 昌徳 / Masanori Sakaguchi / サカグチ マサノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. Tsukuba) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大西 立顕 / Takaaki Ohnishi / オオニシ タカアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 立教大学 (略称： 立教大) Rikkyo University (略称： Rikkyo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-29 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | MSS2021-76, NLP2021-147 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.443(MSS), no.444(NLP) |
| ページ範囲 | pp.111-116 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-21 (MSS, NLP) |
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