2022 Fiscal Year Annual Research Report
Tensor decompositionTensor Decomposition for Brain Signal Processing and BDD & BCI Applications
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18K04178
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| Research Institution | Saitama Institute of Technology |
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Principal Investigator |
曹 建庭 埼玉工業大学, 工学部, 教授 (20306989)
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2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | テンソル分解 / 深層学習 / 脳死判定 / 脳・コンピューターインタフェース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度の2022年度において，研究計画であるBCIシステムの実装については，被験者の自由度を高めるため，MUSEやOpenBCIなど簡易な脳計測器を利用したBCIシステムを構成し，テスト実験でその有効性を確認した．また，PCの代わりに，スマホンやタブレットの表示や処理プログラムや通信プロトコルの設計により，新しい軽便なBCIシステムを開発した．次に，研究計画であるオンラインBDDシステムの実装については，実時間で計測・計算及び表示が必要とするGUIを設計し，オフラインのBDD患者データ処理への適用だけでなく，オンラインで健常者，昏迷患者及び脳死者に対し，それぞれのテスト実験を行ない，システムの有効性を確認した．オンラインBDDシステムは11月に福島郡山で開催されている医療機器の展示会に出展する予定である．
コロナの影響で本研究課題が二年間と延長された反面で，研究計画であるBCI及びBDDにおける雑音除去問題，大規模データ処理問題，BCI推定精度と推定速度問題，BDD及びBCIシステムの実装問題について多くの解決案の提示しただけでなく，理論の拡張や実応用面の拡大したことで，多くの研究成果を創り上げた．2018年度から2022年度までの研究成果としては，国際ジャーナルに5+6+2+7+5=25篇，国際会議に7+8+2+1+0=18篇，国内会議に0+3+8+8+8=27篇，合計70篇の論文を公表した．そのなか，信号処理分野のトップレベルの国際会議であるICASSP2019にテンソル分解と大規模データ再構成の論文が最優先論文奨を受賞した(受賞率0.32%)．また人工知能分野のトップレベルの国際会議であるACML，IEEE Transactions on TPAMI 及びIEEE Transactions on NSREに数篇の高レベルの論文が採択された．
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