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，我们使用人工神经网络（神经网络，ANN）进行了时间序列信号分析的研究。我们使用了已广泛用于大脑状态测量的脑电图。今年，我们构建并改进了脑电图测量和分析系统，进行了脑电图测量实验，分析了测量数据并检查了分析方法。1。脑电图测量实验和数据分析我们使用了脑电图测量系统（测量电极的数量增加，心电图的同时测量，使用的处置电极和增加的采样频率），我们在上一年有所改善。为了验证该方法，有必要创建一个状态，使大脑实际上似乎在大脑中发生变化，但是这样做，我们服用了肉碱并在之前和之后测量了脑电图，并试图检测状态的变化。由于饮食效果，肉碱越来越多地添加到食物中，但是一种唤醒作用也是一段时间。这是一种正在等待的氨基酸。分析结果表明，在频率分析中观察到恒定的趋势，但是在使用ANN.2的分析中未能获得显着的结果。上一年的分析方法研究将脑电图数据分为几十秒的短期，使用移动平均值ANN训练了每个分析部分，并比较了每个部分的ANN耦合载荷。今年，在比较耦合载荷时，我们使用了常规的内部产品和加权重量。除了通过比较Ector幅度进行定量外，我们还设计了一种使用主成分分析，多变量分析和基础研究的方法来提取和比较耦合负载载体变化的主要成分的方法。我们研究了运动期间和之后的血流速度波形，例如，我们确认分布映射到第二个主要成分的分布映射分为每个运动状态的区域。有必要将其应用于脑电图的状态分析以确认其有用性。

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