指尖脈波を利用した心身状態分類の自動化に関する考察

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  • On automatic classification of internal conditions by finger plethysmogram

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著者らは、人間の心身状態変化に関連した脳波成分を抽出するために、脳波以外の生理指標で心身状態を推定・分類し、各心身状態毎に脳電位を加算平均化する方法を提案し、視覚誘発電位の実測データを利用して、本手法の有効性を検証している。この手法における心身状態の推定・分類は、良質な脳波成分を得る上で決定的な要素技術であり、分類すべき状態数の増加や計算機への組み込みに対処するためには、この自動化が必須となる。本発表では、指尖脈波振幅値の頻度分布に着目した心身状態の自動分類手法を提案し、この頻度分布に確率分布モデルを当てはめるために、非線形最適化手法やニューラルネットワークを利用した状態分類を実施し、実験者による視察結果との比較検討を行なう。

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