2018 Fiscal Year Final Research Report
Realization of Artifact-free Systems Using Single-channel EEG in Real Environment
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17H07389
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Human interface and interaction
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
KANOGA Suguru 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (40803903)
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| Project Period (FY) |
2017-08-25 – 2019-03-31
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| Keywords | 脳波 / 単極信号 / 信号分離 / アーチファクト除去 |
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| Outline of Final Research Achievements |
This study developed an automatic ocular artifact reduction technique using only single-channel EEG data. Usually, we need a reference channel to alleviate effects of ocular artifacts; however, the proposed technique can remove the effects automatically without any reference channel information. Although we can realize ocular artifact-free single-channel EEG-based systems in real environment after integrating this technique into them, this artifact reduction technique does not ensure the discriminability of artifact-reduced EEG data. Thus, the expansion of proposed artifact reduction for remaining discriminability is my future work.
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| Free Research Field |
信号処理
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
脳波は非侵襲で脳内部の活動を観測でき、脳情報ベースのシステムに用いられている。近年、実環境下計測の利便性を求め、1チャネル(単極)のみで脳波を観測する場面が増えている。一方、観測脳波新語は常に多様なノイズ(アーチファクト)に汚染される。このため、解析時に脳波成分を抽出する必要がある。しかしながら、1種類の信号から脳波成分を抽出することは困難である。本研究は1種類の信号から脳波成分を自動的に抽出する手法を提案・精度実証した。これは、ウェアラブル機器により実環境下で観測される脳波信号から脳波成分を抽出し、脳情報ベースのシステムをより簡便に使用できるようになる意義を持つ。
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