| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-29 17:50 注意機構を組み込んだCNN-LSTMモデルによるEEGからの視覚的注意の予測 ○程 昊・保坂亮介（芝浦工大）  NLP2025-114 MBE2025-54 NC2025-76 |
|
| 抄録 | （和） | 近年、EEG 解析に深層学習を用いる研究が増え、視覚的注意の推定は認知科学で重要 性が高まっている。しかし EEG は雑音・個人差が大きく、従来手法では特徴抽出が難 しい。そこで本研究では、CNN–LSTM に注意機構を組み込んだモデルで EEG から視 覚的注意を予測する。CNN は脳領域の活性分布など空間特性を抽出し、LSTM は時間 依存関係を学習し、注意機構は重要な時空間特徴を強調する。これにより EEG の複雑 性へ対応し、推定精度の向上を目指す。 |
| （英） | In recent years, research employing deep learning for EEG analysis has increased, and the estimation of visual attention has gained significance in cognitive science. However, EEG data suffers from substantial noise and individual variability, making feature extraction challenging with conventional methods. Therefore, this study predicts visual attention from EEG using a model incorporating an attention mechanism into a CNN–LSTM framework The CNN extracts spatial characteristics such as the distribution of brain region activity, the LSTM learns tempora l dependencies, and the attention mechanism emphasises important spatio-temporal features. This approach aims to address EEG complexity and improve estimation accuracy. |
|
| キーワード | （和） | 脳波 / 視覚的注意 / 時系列解析 / 深層学習 / / / / |
| （英） | EEG / Visual attention / Timeseries analysis / Deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 344, NLP2025-114, pp. 133-138, 2026年1月. | |
| 資料番号 | NLP2025-114 | |
| 発行日 | 2026-01-21 (NLP, MBE, 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 | NLP2025-114 MBE2025-54 NC2025-76 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE NLP IEE-MBE |
| 開催期間 | 2026-01-28 - 2026-01-30 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 若松キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology, Wakamatsu Campus |
| テーマ（和） | NC, NLP, ME，一般 |
| テーマ（英） | NC, NLP, ME, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2026-01-NC-MBE-NLP-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 注意機構を組み込んだCNN-LSTMモデルによるEEGからの視覚的注意の予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Predicting Visual Attention from EEG Using a CNN-LSTM with the Attention Mechanism |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳波 / EEG |
| キーワード(2)（和/英） | 視覚的注意 / Visual attention |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列解析 / Timeseries analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| 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） | 程 昊 / Cheng Hao / |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： Shibaura IT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 保坂 亮介 / Ryosuke Hosaka / |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： Shibaura IT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-29 17:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2025-114, MBE2025-54, NC2025-76 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.344(NLP), no.345(MBE), no.346(NC) |
| ページ範囲 | pp.133-138 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-21 (NLP, MBE, NC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]