頭皮脳波の力学的性質に関する研究

头皮脑电图力学特性研究

基本信息

项目摘要

本年度は、振動子モデルとカルマンフィルタを用いた脳波位相の推定手法の構築と深層学習を用いた脳波状態の予測手法の構築を主に実施した。振動子モデルとカルマンフィルタを持ちた手法の構築に関しては枠組みは構築したが、実データでの検証も含め引き続き調整と検証が必要である。深層学習を用いた脳波状態の予測手法に関しては、本年度から新たに開始したものである。これは振動子モデルとはことなり計測データから直接対象とした状態かどうかを判別する方法となっている。現状では、脳波データを想定し、脳波電極の配置をグラフとみなし、グラフ構造と時間構造を考慮した畳み込み層を構築し深層ニューラルネットワークを用いた脳波状態の判別を行う手法を構築し情報処理学会で発表した。次年度には実データでの検証を行い論文としてまとめる予定である。また、将来的には深層学習と振動子モデルとカルマンフィルタを用いた状態推定の手法と組み合わせることで、異なる実験参加者の脳波データでも適用可能なように拡張していきたいと考えている。次年度計測した脳波位相依存刺激を用いた実験の計測データの解析に関してはもう少時間が必要である。
今年,我们主要实施一种使用振荡器模型和Kalman滤波器估算脑电图相位的方法,以及一种使用深度学习预测脑电态的方法。尽管我们已经建立了一个构建包括振荡器模型和Kalman滤波器的方法的框架,但需要进行调整和验证,包括使用实际数据进行验证。使用深度学习预测脑波状态的方法已于今年新推出。与传感器模型不同,这是一种确定状态是否直接靶向状态的方法。目前,建立了一种方法来识别脑电图数据,考虑脑电图电极作为图形的排列,并构建一个考虑图和时间结构的卷积层,并使用信息处理社会中介绍的深神经网络确定脑电图。该论文将于明年通过使用实际数据进行核对。将来,我们希望通过结合深度学习,一种使用传感器模型和Kalman过滤器的状态估算方法来扩展系统,以适用于不同实验参与者的脑电图数据。使用明年测量的相位依赖性脑电图刺激分析实验的测量数据将需要一些时间。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
グラフ深層学習による脳波状態の推定
使用图深度学习估计脑电波状态
A state-informed stimulation approach with real-time estimation of the instantaneous phase of neural oscillations by a Kalman filter
一种状态通知刺激方法,通过卡尔曼滤波器实时估计神经振荡的瞬时相位
  • DOI:
    10.1088/1741-2552/ac2f7b
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Onojima Takayuki;Kitajo Keiichi
  • 通讯作者:
    Kitajo Keiichi
A closed-loop stimulation approach with real-time estimation of the instantaneous phase of neural oscillations by a Kalman filter
通过卡尔曼滤波器实时估计神经振荡瞬时相位的闭环刺激方法
  • DOI:
    10.1101/2021.04.25.441309
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Onojima Takayuki;Kitajo Keiichi
  • 通讯作者:
    Kitajo Keiichi
視覚刺激を用いた閉ループ手法のためのカルマンフィルタを用いた脳波位相依存刺激
使用卡尔曼滤波器进行脑电图相位相关刺激,用于使用视觉刺激的闭环方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    小野島隆之,北城圭一
  • 通讯作者:
    小野島隆之,北城圭一
カルマンフィルタによる脳波瞬時位相の予測
使用卡尔曼滤波器预测瞬时脑电图相位
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ueda Masahiko;小野島隆之,北城圭一
  • 通讯作者:
    小野島隆之,北城圭一
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