人工神経回路網の手法を応用したパラメトリック脳機能解析手法の研究

应用人工神经网络方法的参数化脑功能分析方法研究

• 批准号: 16700440
• 负责人: 芥川 正武
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: The University of Tokushima
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16700440/
• 关键词: 脳波; 脳機能解析; 時系列信号; ニューラルネットワーク; システムパラメータ; 時系列信号解析

脳の状態変化の新しい定量化法の開発を目的として,人工神経回路網(ニューラルネットワーク,ANN)を用いた時系列信号解析法について研究を行った.脳の状態測定には従来から広く用いられている脳波を使用した.本年度は脳波計測・解析システムの構築・改善,脳波測定実験の実施と測定データの解析,解析手法の検討を行った.1.脳波測定実験の実施とデータ解析脳の前年度に改善した脳波測定システム(測定電極数の増加,心電図の同時計測,ディスポーザル電極の使用,サンプリング周波数の高速化)を用いて脳波測定を行った.手法の検証のためには脳に実際に状態変化が起きていると思われる状態をつくる必要があるが,そのためにカルニチンを摂取し前後の脳波を計測し状態変化の検出を試みた.カルニチンはダイエット効果があるとして食品に添加されることも増えてきているが一種の覚醒効果も期待されているアミノ酸である.解析の結果,周波数解析では一定の傾向のある変化が観測されたものの,ANNを用いた解析では顕著な結果が得られなかった.2.解析手法の検討前年度では脳波の測定データを数10秒の短期間に区切り,各解析区間毎に移動平均型ANNを用いて学習させ,区間毎にANNの結合荷重を用いて比較する手法について検討した.本年度は結合荷重の比較の際に従来の内積およびベクトルの大きさの比較による定量化に加えて,多変量解析の一つである主成分分析を用いて,結合荷重ベクトルの変化分の主成分を抽出し,比較する方法を考案し,基礎的な検討を行った.運動時及びその前後の血流速度波形を例に検討を行った結果,第2主成分までの分布図を描くことによりで各運動状態で領域に分かれることが確認できた.今後,脳波の状態解析にも適用し有用性を確認することが必要である.

为了开发一种量化大脑状态变化的新方法，我们对使用人工神经网络（ANN）的时间序列信号分析方法进行了研究，今年，我们构建并改进了脑电图测量和分析系统，进行了脑电图测量。测量实验，对测量数据进行分析，并考虑分析方法。 1．进行了脑电图测量实验，分析了上年改进的脑电测量系统的数据。使用新系统进行脑电图测量（增加测量电极的数量，同时测量心电图，使用一次性电极，并增加采样频率），需要创建一种认为大脑处于一种状态的状态。为了了解体内的状态，为了做到这一点，我们尝试通过测量摄入肉碱前后的脑电波来检测状态的变化。肉碱越来越多地添加到食物中，因为它还具有节食作用。某种觉醒效果。分析的结果是，虽然在频率分析中观察到了一定的变化趋势，但是在使用ANN的分析中没有获得显着的结果。 2.分析方法的检验 上一年 在今年。在论文中，我们考虑了一种方法，将脑电波测量数据分为几十秒的短时间段，对每个分析区间使用移动平均型 ANN 进行训练，并使用每个区间的 ANN 连接权重进行比较。比较负载时使用向量。除了通过比较向量大小进行量化之外，我们还设计了一种使用主成分分析（一种运动期间和运动前的多变量分析）来提取和比较耦合负载向量变化的主成分的方法。以血流速度波形为例，我们可以确认，通过绘制直到第二主成分的分布图，可以将其划分为每个运动状态的区域。将来，我们还将将这种方法应用于脑电波状态分析有必要证实其有效性。

项目成果

BPNNを用いた生体システムの状態変化の評価について

使用 BPNN 评估生物系统的状态变化

• 发表时间: 2004
• 期刊: 電子情報通信学会技術研究報告 104巻,54号
• 作者: Takahiro Emoto;Tatsuaki Kamiya;Junpei Imajo;Takahiro Emoto;Takahiro Emoto;Takahiro Emoto;榎本 崇宏
• 通讯作者: 榎本 崇宏

Analysis of a nonlinear system via internal-state of a neural network

通过神经网络的内部状态分析非线性系统

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proceedings of International Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing Vol. 1
• 作者: Shinzo Muto;Masayuki Morisawa;Yoshio Kaji;Mizuki Nishioka;Shigo Yoko;Yoshio Kaji;Mizuki Nishioka;Takahiro Emoto;Takahiro Emoto;Yoshio Kaji;Takahairo Emoto
• 通讯作者: Takahairo Emoto

Detection of transition of various time series model using BP neural networks

使用BP神经网络检测各种时间序列模型的转变

• 发表时间: 2004
• 期刊: Proceedings of Eighth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems 2
• 作者: C.Dachapak;S.Kanae;Z.J.Yang;K.Wada;Takahiro Emoto
• 通讯作者: Takahiro Emoto

Application of BP neural networks to transition detection in time series models

BP神经网络在时间序列模型转移检测中的应用

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proceedings of The 9th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics 1
• 作者: Shinzo Muto;Masayuki Morisawa;Yoshio Kaji;Mizuki Nishioka;Shigo Yoko;Yoshio Kaji;Mizuki Nishioka;Takahiro Emoto
• 通讯作者: Takahiro Emoto

Tracking the states of a nonlinear and nonstationary system in the weight-space of artificial neural networks

跟踪人工神经网络权重空间中非线性和非平稳系统的状态

• 发表时间: 2006
• 期刊: Medical and Biological Engineering and Computing 44・1-2
• 作者: Kohji Koshimizu;Masayuki Morisawa;et al.;Takahiro Emoto
• 通讯作者: Takahiro Emoto