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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-09-07 13:25 脳波に基づく持続的注意予測モデルの構築 ○林 美澪・林 雅之（長岡技科大）・川嵜彩恵・大久保 匠・日野湧太・津村徳道（千葉大）・土居裕和（長岡技科大）  MVE2023-16 |
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| 抄録 | （和） | 教育活動における学習促進のためには, 学習者の集中維持が重要である. これを実現するための予備検討として, 持続的注意課題における脳波データと反応時間を同時計測し, 脳波データから持続的注意状態を推定するモデルの構築に取り組んだ. 訓練データの予測モデルをSHAP の絶対値平均を用いて分析した結果, 左前頭部のθ波パワーの, 持続的注意状態予測における寄与が示唆された. その一方で, テストデータに対する予測では良好な精度が得られなかったため, 特徴量の再検討等によるより高精度なモデルの構築が必要である. |
| （英） | To promote learning efficiency in educational activities, it is crucial to maintain concentration of learners. As a preliminary attempt to monitor learner’s attentional state objectively, we measured electroencephalography (EEG) and reaction time in simple visual discrimination task, and trained a model to predict attentional state, reflected in reaction time, base d on EEG. Analysis of resultant regression model revealed contribution of theta wave power in left frontal region to prediction of attentional state. However, the generalizability of this model to test data was limited. Thus, regression model with bett er prediction performance should be constrconstructed by, for instance, incorporating wider variety of EEG features. |
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| キーワード | （和） | 持続的注意 / 脳波 / 回帰モデル / θ波 / / / / |
| （英） | Sustained attention / EEG / Regnission / Theta wave / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 180, MVE2023-16, pp. 11-14, 2023年9月. | |
| 資料番号 | MVE2023-16 | |
| 発行日 | 2023-08-31 (MVE) | |
| 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 | MVE2023-16 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
| 開催期間 | 2023-09-07 - 2023-09-08 |
| 開催地（和） | 大阪公立大学 中百舌鳥キャンパス A5棟 124教室 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 生成系AIの魅力と留意、メディアエクスペリエンスおよび一般（魅力工学（AC）研究会協賛） |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MVE |
| 会議コード | 2023-09-MVE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 脳波に基づく持続的注意予測モデルの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A preliminary attempt to infer sustained attentional state based on electroencephalography |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 持続的注意 / Sustained attention |
| キーワード(2)（和/英） | 脳波 / EEG |
| キーワード(3)（和/英） | 回帰モデル / Regnission |
| キーワード(4)（和/英） | θ波 / Theta wave |
| 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） | 林 美澪 / Mirei Hayashi / ハヤシ ミレイ |
| 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： NUT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 雅之 / Masayuki Hayashi / ハヤシ マサユキ |
| 第2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： NUT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川嵜 彩恵 / Sae Kawasaki / カワサキ サエ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大久保 匠 / Takumi Okubo / オオクボ タクミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 日野 湧太 / Yuta Hino / ヒノ ユウタ |
| 第5著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 津村 徳道 / Norimichi Tsumura / ツムラ ノリミチ |
| 第6著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土居 裕和 / Hirokazu Doi / ドイ ヒロカズ |
| 第7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： NUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-09-07 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MVE |
| 資料番号 | MVE2023-16 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.180 |
| ページ範囲 | pp.11-14 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-08-31 (MVE) |
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