研究課題/領域番号 |
24500258
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研究機関 | 高知工科大学 |
研究代表者 |
吉田 真一 高知工科大学, 工学部, 准教授 (30334519)
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研究分担者 |
畠山 豊 高知大学, 医歯学系, 准教授 (00376956)
岡本 一志 千葉大学, 学内共同利用施設等, 助教 (10615032)
佐伯 幸郎 神戸大学, その他の研究科, 助教 (40549408)
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研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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キーワード | ソフトコンピューティング / BCI / fMRI / 機械学習 / 画像検索 / パターン認識 |
研究実績の概要 |
平成26年度は、BCIを用いた画像検索の基礎データとして、fMRIによる脳計測データを用いた下記の画像識別の研究と、fMRI計測データのパイプライン処理の計算機上への実装を行った。~1) 画像形状の識別(7種の図形)、2) 画像の色の識別(3色の円)、3) IAPS画像による誘起感情の識別 (快・不快)、4) 顔画像の識別 (男性・女性、知っている・知らない顔)、5) Python・Nipype・Pydicomを用いたfMRI計測データの直接処理の仕組みの実装~1) では、●・■・▲・▼・◆・★・×の7つの形状の識別を行った。3人の被験者に対して5回の実験を行い、各々の実験では140回の画像呈示を行った。fMRI計測データ200704次元から、相関をもとにボクセルの選択を行い、10次元で40%、100次元で60%、200次元で70%の精度で呈示図形の推定ができた。2) では、赤・青・緑の3色の実験について、サポートベクトルマシン(SVM)に加え、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、スパースロジスティック回帰(SLR)による評価を行い、SLRでの推定精度が68%~72%と、SVM(68%)なみの性能を示したことに対し、ランダムフォレスト(木の数500、1000)は57~60%、ニューラルネットワーク(バックプロパゲーション3層、4層)は53%であった。3) では、IAPSを用いた画像から誘起される感情の種類(快・不快)の推定を行い、推定精度は52%~76%であり被験者によっては、ほとんど推定ができていない場合あった。4) では、(A) 顔と建物、(B) 男性顔と女性顔、(C) 知人の顔と知らない人の顔の推定を行い、(A)83%、(B)77%、(C)76%の推定精度となった。5) では、DICOMデータからPythonを用いた、前処理・統計処理を実現した。
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