抄録
D-021
動的フラクタル次元を利用したEEGデータの索引付け
◎矢島雄一・小西　修（はこだて未来大）
EEGは脳内の電位の変化を観測したもので、刺激があると電位の変化起きるが、ノイズやエラーが乗りやすくデータの処理が膨大である。本研究では時系列データのEEGデータに動的フラクタル次元を適用することで次元縮小を行い、高速にデータ処理を行うようにする。まず、ノイズが乗る時系列データから信号源を特定するために、独立成分分析を行い、脳内の信号とノイズとを分ける。動的フラクタル次元を用いて複雑さを時間的に捉えることで信号を特定し、その信号を入力としてクラスタリングを行い、EEGを観測した時の状態ごとに判別ができるか検証した。結果、各人で状態ごとに識別でき、今後のBCIの発展に役立つことが期待できる。