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| ・会員価格 ¥330 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
2ページ |
■発行日
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2020/03/01 |
| ■タイトル |
LSTMネットワークを用いた睡眠紡錘波の自動検出法 |
| ■タイトル(英語) |
Automatic Detection of Sleep Spindles using LSTM Network |
| ■著者名 |
安原 成美（東京理科大学基礎工学部電子応用工学科），名取 隆廣（東京理科大学基礎工学部電子応用工学科），林 光緒（広島大学大学院総合科学研究科），相川 直幸（東京理科大学基礎工学部電子応用工学科） |
| ■著者名(英語) |
Narumi Yasuhara (Department of Applied Electronics, Faculty of Industrial Science end Technology, Tokyo University of Science), Takahiro Natori (Department of Applied Electronics, Faculty of Industrial Science end Technology, Tokyo University of Science), Mitsuo Hayashi (Graduate School of Integrated Arts and Sciences), Naoyuki Aikawa (Department of Applied Electronics, Faculty of Industrial Science end Technology, Tokyo University of Science) |
| ■価格 |
会員 ¥330 一般 ¥550 |
| ■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.140 No.3 （2020） 特集Ⅰ：スマートシステムと計測・制御技術―IoT時代の計測・制御技術― 特集Ⅱ：産業応用をにらんだ高周波システム・電子デバイス・回路・材料技術
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| ■本誌掲載ページ |
332-333ページ |
| ■原稿種別 |
研究開発レター／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/3/140_332/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
脳波，睡眠紡錘波，時間領域解析，ディープラーニング，LSTM EEG，sleep spindle waves，time-domain analysis，deep learning，LSTM |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
Drowsiness can reduce working efficiency and result in dozing while driving. It is known that short naps are effective for eliminating drowsiness, so further analysis of short naps is required to clarify the relationship between nap's length and quality. EEG in short naps is characterized by the appearance of a sleep spindle and detection of this sleep spindle is thus required for analysis of this sleep stage. In this paper, we propose a method to detect sleep spindles in the time domain using a Long Short-Term Memory (LSTM) network. |
| ■版 型 |
A4 |
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