著者

塙 賢哉 福島 亜梨花 山本 詩子 廣安 知之

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

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fNIRS装置から得られる脳血流変化量が生体的な特徴と相関があるかどうかは議論の余地がある。本研究では、脳血流変化量を特徴量とし被験者の識別を行い、その結果の優位差を検討することで、着目する相関を議論する。本発表では、記憶タスク時に音環境を変化させた際に男女の成績の違いが見られた知的作業時の脳血流変化量をDeepLearningを用い,男女の識別を行う。結果から、着目する相関が見られることを示す。

著者

廣安知之 福島亜梨花 山本詩子 横内久猛

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.18, pp.1-6, 2014-02-24

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2 つの異なる fNIRS 装置の脳血流時系列データから類似部分を抽出するアルゴリズム "Multipleanalogy Parts extracting algorithm (MaPea)" を提案する.MaPea では,完全一致部分だけではなく微小な差異を考慮した類似部分も抽出する.また,サンプル数の異なる類似部分を抽出することも可能にしている.脳血流時系列データが様々な要因に影響されていると報告されており,実際のデータは脳血流の活性化モデルと異なることが考えられるからである.また,時間軸上で時間差を持った類似部分の組み合わせも抽出できる.MaPea では,異なる時系列データ毎にベクトル化を行い,それらのコサイン類似度により評価する.2 つのデータセットから類似部分を動的計画法の概念を使い抽出する.MaPea の有効性を fNIRS 時系列データを使った実験により検証した.実際の fNIRS 時系列データを用いて脳機能の検定を t 検定を用いた解析手法と MaPea を用いた解析手法で行い,結果を比較した.MaPea による解析手法のほうが神経血管カップリングの理論にそって脳活動を探索できていた.以上より,MaPea が脳血流時系列データに対して有用であることが示唆された.