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一般に、脳活動は時空間信号として計測される。Dynamic mode (DM)分解は、この信号に含まれる時空間パターンを抽出する方法である。我々の先行研究でDMから得られるsDM特徴量が頭蓋内脳波からの高速・高精度の運動種別分類に有用であることが示されていた。本研究では、sDM特徴量の一部成分が試行間でより安定的なパワー特徴量としての挙動を示すことを明らかにした。また、本手法の有用性は他のタスク時(例: 動画視聴覚タスク)の頭蓋内脳波や、他の識別手法(回帰)においても示された。任意の時空間信号に適応可能な方法であるため、他モダリティの信号についても有用であることが期待される。
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