Projects
脳波の確率的生成モデルと信号解析
脳波（electroencephalogram: EEG）は，脳から生じた電気活動を頭皮上から計測したものです．脳の状態に応じて，脳波には特徴的な波形パターンが現れることが知られています．例えば，睡眠中の脳波には，睡眠の深さに応じて紡錘波やK複合といった特徴波が現れます．また，てんかんを持つ人が発作を起こした際には，棘波や鋭波といったとがった波が観測されます．
本研究では，このような脳波の特徴波を精度良く発見・解析するため，確率的生成モデルに基づくアプローチを展開しています．筋電位信号に関するモデルの考え方に基づきつつ，脳波の多次元性と時系列特性を考慮することで，脳の状態に応じて時々刻々と変化する脳波の特徴変化を捉えることを目的としています．
関連文献
- Akira Furui, Ryota Onishi, Akihito Takeuchi, Tomoyuki Akiyama, and Toshio Tsuji
Non-Gaussianity Detection of EEG Signals Based on a Multivariate Scale Mixture Model for Diagnosis of Epileptic Seizures
IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 68, no. 2, pp. 515–525, 2021. (SCI, IF = 4.491)
[IEEE Xplore] [arxiv] - Miyari Hatamoto, Akira Furui, Keiko Ogawa, and Toshio Tsuji
Sleep EEG Analysis Based on a Scale Mixture Model and Spindle Detection
The 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2022), (accepted).