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■論文No.
■ページ数 7ページ
■発行日
2017/05/01
■タイトル

機能的近赤外分光法を用いたブレイン・コンピュータ・インタフェースに対する頭皮血流除去の効果

■タイトル(英語)

Effectiveness of Scalp-hemodynamics Reduction to Brain-computer Interfaces by Functional Near-infrared Spectroscopy

■著者名 佐藤 貴紀(長岡技術科学大学),南部 功夫(長岡技術科学大学),和田 安弘(長岡技術科学大学)
■著者名(英語) Takanori Sato (Nagaoka University of Technology), Isao Nambu (Nagaoka University of Technology), Yasuhiro Wada (Nagaoka University of Technology)
■価格 会員 ¥550 一般 ¥770
■書籍種類 論文誌(論文単位)
■グループ名 【C】電子・情報・システム部門
■本誌 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) Vol.137 No.5 (2017)
■本誌掲載ページ 717-723ページ
■原稿種別 論文/日本語
■電子版へのリンク https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/137/5/137_717/_article/-char/ja/
■キーワード ブレイン・コンピュータ・インタフェース,機能的近赤外分光法,頭皮血流,複数距離プローブ配置,一般線形モデル,多値分類  Brain-computer interfaces,Functional near-infrared spectroscopy,Scalp blood flow,Multidistance probe arrangement,General linear model,Multi-class classification
■要約(日本語)
■要約(英語) Brain-computer interfaces (BCIs) are systems that control external devices by decoding information from brain activity signals. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) has been used in many BCIs because of its simplicity of use and portability. However, hemodynamic changes in the scalp layer (scalp-hemodynamics) often contaminate fNIRS signals, and cause degradation of the detection accuracy of functional brain activities. Although several reduction methods have been proposed, no study has investigated their effects on fNIRS-BCI accuracy. In this study, we investigated the effects of applying scalp-hemodynamics reduction to the classification of for four tasks: ball grasping with left-, right-, or both-hands, or resting without movements. We applied a method that combined short source-detector distance channels with a general linear model. Results showed that the binary-class classification accuracy of left- or right-hand and the multi-class classification accuracy of 3-class grasping were significantly improved, suggesting that the scalp-hemodynamics reduction may provide more accurate fNIRS-BCIs.
■版 型 A4
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