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OA
脳血流変化量に対するDeep Learningを用いた被験者の状態分類の基礎的検討
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
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。
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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[Deep Learning] 脳血流変化量をディープラーニング使って男女識別している。
[Deep Learning] 脳血流変化量+Deep Learningで被験者の状態分類。Paper
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脳血流変化量をディープラーニング使って男女識別している。 / “The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 201…” https://t.co/DKV5qKySS1
収集済み URL リスト
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/pdf/658.pdf
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