論文の概要: Optimized EEG based mood detection with signal processing and deep neural networks for brain-computer interface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01349v1
• Date: Thu, 30 Mar 2023 15:23:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-09 05:36:16.404487
• Title: Optimized EEG based mood detection with signal processing and deep neural networks for brain-computer interface
• Title（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェースのための信号処理とディープニューラルネットワークを用いた脳波に基づく気分検出
• Authors: Subhrangshu Adhikary, Kushal Jain, Biswajit Saha and Deepraj Chowdhury
• Abstract要約: 本研究の目的は,脳波と被験者の気分との関係を識別するスマート意思決定モデルを確立することである。 健康な28人の被験者の脳波は同意を得て観測され、気分を研究・認識する試みがなされている。 これらの技術を用いて、96.01%の検出精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Electroencephalogram (EEG) is a very promising and widely implemented procedure to study brain signals and activities by amplifying and measuring the post-synaptical potential arising from electrical impulses produced by neurons and detected by specialized electrodes attached to specific points in the scalp. It can be studied for detecting brain abnormalities, headaches, and other conditions. However, there are limited studies performed to establish a smart decision-making model to identify EEG's relation with the mood of the subject. In this experiment, EEG signals of 28 healthy human subjects have been observed with consent and attempts have been made to study and recognise moods. Savitzky-Golay band-pass filtering and Independent Component Analysis have been used for data filtration.Different neural network algorithms have been implemented to analyze and classify the EEG data based on the mood of the subject. The model is further optimised by the usage of Blackman window-based Fourier Transformation and extracting the most significant frequencies for each electrode. Using these techniques, up to 96.01% detection accuracy has been obtained.
• Abstract（参考訳）: 脳波(Electroencephalogram、EEG)は、頭皮の特定の点に付着した特定の電極によって検出された神経細胞の電気刺激によるシナプス後電位を増幅し測定することにより、脳の信号や活動を研究するための非常に有望で広く実装された手順である。 脳の異常、頭痛、その他の状態を検出するために研究することができる。 しかし、脳波と被験者の気分との関係を識別するためのスマートな意思決定モデルを確立するための研究は限られている。 この実験では、健康な28人の被験者の脳波信号が同意を得て観察され、気分の研究と認識が試みられている。 データフィルタリングにはサビツキーゴレー帯域通過フィルタリングと独立成分分析が用いられており、被験者の気分に基づいて脳波データを分析・分類するために異なるニューラルネットワークアルゴリズムが実装されている。 このモデルは、ブラックマンウィンドウベースのフーリエ変換を用いることでさらに最適化され、各電極の最も重要な周波数を抽出する。 これらの技術を用いて、96.01%の検出精度が得られた。

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