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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-01-17 14:30 独立成分分析，帯域パワー，ピアソン相関係数を用いた脳波信号からの眼電図成分除去の改善 ○宋 佰俊・高日亜央衣・伊賀崎伴彦（熊本大）  MICT2022-51 MBE2022-51 |
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| 抄録 | （和） | 眼球運動は脳波（electroencephalogram，EEG）のアーチファクトの重要な発生源である．脳波信号を復元するために独立成分分析（independent component analysis，ICA）を用いて眼電信号（electrooculogram，EOG）成分を検出・除去することが一般的である．本研究では，帯域パワーとピアソン相関係数（Pearson correlation coefficient，PCC）を用いて，EOG成分を除去する改良法を提案する．EOG成分の特徴の1つは，低周波帯域パワーが大きいことであることから，まず，1～2Hzの各独立成分の帯域パワーを高速フーリエ変換（fast Fourier transform，FFT）で抽出した．検討の結果，10⁶μV²を閾値と設定し，閾値より大きな帯域パワーを持つ成分をEOG成分と見なした．つぎに，帯域パワーの降順にしたがって各独立成分を取り除いたあとのEEGチャンネル間のPCC値を計算することで，各独立成分のPCC値を得た．その結果，各チャンネルに対する各独立成分の寄与度を測定でき，PCC値に基づいて除去すべきEOG成分を適切に推定できた． |
| （英） | Eye movements are an important source of electroencephalogram (EEG) artifacts. Independent component analysis (ICA) is commonly used to detect and remove electrooculogram (EOG) components to recover EEG signals. In this study, we proposed an improved method to remove EOG components using band power and Pearson correlation coefficient (PCC). First, the band power of each independent component between 1 and 2 Hz was extracted by fast Fourier transform (FFT). As a result, a threshold value of 10⁶ μV² was set, and components with band power higher than the threshold value were considered EOG components. Then, the PCC values of each independent component were obtained by calculating the PCC values between EEG channels after removing each independent component in descending order of band power. As a result, the contribution of each independent component to each channel could be measured, and the EOG components to be removed could be estimated appropriately based on the PCC values. | |
| キーワード | （和） | 脳波 / 眼電図 / 独立成分分析 / 帯域パワー / 相関係数 / 高速フーリエ変換 / / |
| （英） | electroencephalogram / electrooculogram / independent component analysis / band power / Pearson correlation coefficient / fast Fourier transform / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 335, MBE2022-51, pp. 36-39, 2023年1月. | |
| 資料番号 | MBE2022-51 | |
| 発行日 | 2023-01-10 (MICT, MBE) | |
| 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 | MICT2022-51 MBE2022-51 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE MICT IEE-MBE |
| 開催期間 | 2023-01-17 - 2023-01-17 |
| 開催地（和） | 佐賀県教育会館第一会議室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | MICT, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2023-01-MBE-MICT-MBE |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 独立成分分析，帯域パワー，ピアソン相関係数を用いた脳波信号からの眼電図成分除去の改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving EOG components removal from EEG signals using independent component analysis, band power, and Pearson correlation coefficient |
| 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） | 眼電図 / electrooculogram |
| キーワード(3)（和/英） | 独立成分分析 / independent component analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 帯域パワー / band power |
| キーワード(5)（和/英） | 相関係数 / Pearson correlation coefficient |
| キーワード(6)（和/英） | 高速フーリエ変換 / fast Fourier transform |
| 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） | 宋 佰俊 / Baijun Song / ソン ベイジュン |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高日 亜央衣 / Aoi Takahi / タカヒ アオイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊賀崎 伴彦 / Tomohiko Igasaki / イガサキ トモヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-01-17 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MICT2022-51, MBE2022-51 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.334(MICT), no.335(MBE) |
| ページ範囲 | pp.36-39 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-01-10 (MICT, MBE) |
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