| 研究課題/領域番号 |
18K04178
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| 研究機関 | 埼玉工業大学 |
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研究代表者 |
曹 建庭 埼玉工業大学, 工学部, 教授 (20306989)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | テンソル分解理論 / アルゴリズムの設計 / 脳死判定ためのEEG解析 / BCIの応用 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，脳波データである多ユーザ，多チャンネル，多フレームような脳波データから，有用な目的成分を効率よく抽出する高階テンソルの同時分解法を構築・発展させることであり，また構築したテンソル分解法を基にして，信号処理アルゴリズムや，深層学習アルゴリズムを開発し，これらにより，脳死判定(BDD)や脳コンピュータインタフェース(BCI)システムに適用する.
2018年度の研究成果としては，国際ジャーナルに5篇，国際会議に7篇，計12篇の論文を公表した．その内，人工知能分野のトップレベルの国際会議であるthe Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2019)にTensor Ring Decomposition with Rank Minimization on Latent SpaceGAが採択された。また信号処理分野のトップレベルの国際会議である2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)にHigh-Order Tensor Completion for Data Recovery via Sparse Tensor-Train Optimization採択された。そのほかに，2019年3月沖縄で開催されている国際会議でAsia Pacific Society for Computing and Information Technology(APSCIT) による「Outstanding research achievement and contribution for IC-LYCS 2019 Invited Presentation」賞を研究代表者が受賞した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
2018年度の研究成果としては，国際ジャーナルに5篇，国際会議に7篇，計12篇の論文を公表したが，2019年度の現時点では，すでに，国際ジャーナルに4篇，国際会議に4篇，計8篇の論文を投稿し，その一部はすでに採択され、公表される予定である．
研究内容ににおいては、BDDにおける雑音除去問題、大規模データ処理問題，BCIにおける推定速度問題に対し，初歩的な解決案を提出し、実験的な手法で提案法の有効性の確認ができた。また、BDD及びBCIシステムの実装問題も実験で進んでいる.
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| 今後の研究の推進方策 |
研究内容であるBDDにおける雑音除去問題、大規模データ処理問題，BCIにおける推定速度問題，BDD及びBCIシステムの実装問題をほかの関連方法を提案する予定で、多方法の比較検討を行う予定である。
応用面に関しては，BDD及びBCIシステムだけでなく，癲癇患者，精神病や鬱病など広く脳波手法応用を拡大していく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2019年度の国際会議研究発表ための旅費として使用する予定である。
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