JP6472144B2 - 脳波による類似度の評価方法、評価装置、評価システム及びプログラム - Google Patents
脳波による類似度の評価方法、評価装置、評価システム及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6472144B2 JP6472144B2 JP2016560207A JP2016560207A JP6472144B2 JP 6472144 B2 JP6472144 B2 JP 6472144B2 JP 2016560207 A JP2016560207 A JP 2016560207A JP 2016560207 A JP2016560207 A JP 2016560207A JP 6472144 B2 JP6472144 B2 JP 6472144B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- target
- stimulus
- stimuli
- electroencephalogram
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims description 46
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 claims description 66
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 42
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 20
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 claims description 20
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 19
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 14
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 claims description 12
- 230000036992 cognitive tasks Effects 0.000 claims description 10
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 10
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 10
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 claims description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 8
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 230000004936 stimulating effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims 1
- 230000007177 brain activity Effects 0.000 description 16
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 11
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 7
- 238000011160 research Methods 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 5
- 241000234295 Musa Species 0.000 description 4
- 235000018290 Musa x paradisiaca Nutrition 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 4
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 3
- 235000009754 Vitis X bourquina Nutrition 0.000 description 3
- 235000012333 Vitis X labruscana Nutrition 0.000 description 3
- 240000006365 Vitis vinifera Species 0.000 description 3
- 235000014787 Vitis vinifera Nutrition 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 3
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 3
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000002599 functional magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 241001672694 Citrus reticulata Species 0.000 description 2
- 238000012356 Product development Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 2
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 2
- 230000000763 evoking effect Effects 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 241000894007 species Species 0.000 description 2
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 2
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000007794 irritation Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 230000001936 parietal effect Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 1
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 1
- 235000019615 sensations Nutrition 0.000 description 1
- 230000015541 sensory perception of touch Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/377—Electroencephalography [EEG] using evoked responses
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/25—Bioelectric electrodes therefor
- A61B5/279—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses
- A61B5/291—Bioelectric electrodes therefor specially adapted for particular uses for electroencephalography [EEG]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B2503/00—Evaluating a particular growth phase or type of persons or animals
- A61B2503/12—Healthy persons not otherwise provided for, e.g. subjects of a marketing survey
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
- A61B5/377—Electroencephalography [EEG] using evoked responses
- A61B5/378—Visual stimuli
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Finance (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Psychology (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本実施の形態を、図を参照して以下説明する。図1は、本実施の形態による装置及び方法を模式的に示す図である。図1の被験者への刺激提示1で図示されるように、刺激提示用の表示画面を被験者に見せて、被験者の頭皮上脳波を脳波計(図中、脳波アンプ4)により計測記録する。被験者は、脳波を測定するための脳波計電極3を頭に装着する。例えば、脳波計電極を固定した頭部装着装置を用いる。表示画面(モニター)に様々な視覚刺激を提示して、脳波計により脳波生波形のデータを得る。脳波生波形のデータをコンピューター6等の処理装置で解析処理して、刺激の類似度の脳内情報を評価した結果を表示画面等で示す。図1において、脳波電極の位置する頭部から脳波アンプ4に、そして、脳波アンプ4からコンピューター6に、太い矢印を図示したが、これは有線又は無線により信号が伝達されることを模式的に図示したものである。
本実施の形態では、以下に示す交差検証法を用いてデータを分割した後、判別モデル式を生成し、「標的」解読の成否判断を行う。まず、解読成否の判断を行う当該ゲーム(例えば第1ゲーム)以外の残りのゲーム(第2〜8ゲーム)において「標的」もしくは「非標的」としてテスト刺激が提示された時の脳波データから判別モデル式を作成後、当該ゲーム(第1ゲーム)における各刺激事象に対して、判別得点を算出し、上述した解読成否の判断を行う。別のゲーム(例えば第2ゲーム)での解読成否の判断にはそのゲームを除く残り全てのゲーム(第1および第3〜8ゲーム)のデータから生成した判別モデル式を用いる。このように、判別対象となるデータをモデル式の生成過程から除外することによって解読成否の判断における過大評価を避けることができる。また、交差検証法を用いても、全ゲーム中、何ゲームで解読を成功したかという解読精度が十分高い場合は、判別モデル式が妥当であると解釈できる。
例えば、次式で表される線形判別関数によって各画像(視覚刺激)提示1回分に対する判別得点(y)を算出する。
二次元圧縮後のデータを、二次元平面上にプロットする。評価対象物ごとにプロットすると、二次元平面上に、各評価対象物の点がプロットされ、これにより複数の評価対象物が分布した二次元分布図(脳情報地図)を作成できる(図5参照)。
3 被験者の脳波計電極
4 脳波アンプ
6 コンピューター
Claims (5)
- 複数の感覚刺激に対する認知的処理と関連した脳波データを、次元圧縮して、前記刺激の分布を二次元平面上又は三次元で表示することにより、複数の感覚刺激に対する脳情報の類似度を評価する評価方法であって、
複数の評価対象物に関わる視覚刺激を被験者に提示し、
前記複数の視覚刺激のうちの一つを「標的」とし、それ以外の刺激を「非標的」とし、これらの「標的」及び「非標的」を擬似ランダムに繰り返し提示している際、「標的」が提示されるたびに被験者に頭のなかで数唱させる動作を繰り返して、刺激を「標的」として選択した時の脳波データ及び「非標的」の刺激事象により生起される脳波データに対して、パターン識別技術を用い、「標的」と「非標的」を識別する標的に対する判別得点が高くなるように設定したモデル式を生成し、刺激の提示直後に対する判別得点であって、「標的」刺激に対する脳波と類似しているほど値が大きくなり、「非標的」刺激であったとしても「標的」刺激に対する脳波と類似している場合は、判別得点の値が大きくなる判別得点を算出し、
得られた判別得点を「標的」と「非標的」の両方を含む刺激種ごとに平均した結果をまとめた刺激種×ゲーム数のデータ配列を元に、刺激間の判別得点の差をユークリッド距離として示した三角行列を計算し、
計算で得られた三角行列を元に、多変量解析を適用し、2次元もしくは3次元座標上に各刺激種をプロットすることにより類似度を評価することを特徴とする評価方法。 - 前記次元圧縮は、多変量解析法の組み合わせによることを特徴とする請求項1記載の評価方法。
- 刺激提示手段と、脳波測定手段と、脳波データに基づき刺激の類似度を評価する評価処理手段とを備え、
前記刺激提示手段は、複数の感覚刺激を、「標的」及び「非標的」からなる複数の刺激事象として、それぞれ複数回提示し、
前記脳波測定手段は、前記刺激提示手段による刺激提示直後の脳波を計測し、
前記評価処理手段は、複数の評価対象物に関わる視覚刺激を被験者に提示し、前記複数の視覚刺激のうちの一つを「標的」とし、それ以外の刺激を「非標的」とし、これらの「標的」及び「非標的」を擬似ランダムに繰り返し提示している際、「標的」が提示されるたびに被験者に頭のなかで数唱させる動作を繰り返して、刺激を「標的」として選択した時の脳波データ及び「非標的」の刺激事象に対して、パターン識別技術を用い、「標的」と「非標的」を識別する標的に対する判別得点が高くなるように設定したモデル式を生成し、刺激の提示直後に対する判別得点であって、「標的」刺激に対する脳波と類似しているほど値が大きくなり、「非標的」刺激であったとしても「標的」刺激に対する脳波と類似している場合は、判別得点の値が大きくなる判別得点を算出し、
得られた判別得点を「標的」と「非標的」の両方を含む刺激種ごとに平均した結果をまとめた刺激種×ゲーム数のデータ配列を元に、刺激間の判別得点の差をユークリッド距離として示した三角行列を計算し、計算で得られた三角行列を元に、多変量解析を適用し、2次元もしくは3次元座標上に各刺激種をプロットすることにより生起される脳波データにより類似度を評価することを特徴とする脳情報の類似度の評価装置。 - 複数の感覚刺激に対する認知課題を遂行中の脳波データを、多変量解析法の組み合わせにより次元圧縮を行って、二次元平面上又は三次元に前記刺激に対応する点を表示することを特徴とする請求項3に記載の脳情報の類似度の評価装置。
- 請求項1又は2に記載の評価方法を、コンピューターに実行させるためのプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014232786 | 2014-11-17 | ||
JP2014232786 | 2014-11-17 | ||
PCT/JP2015/082101 WO2016080341A1 (ja) | 2014-11-17 | 2015-11-16 | 脳波による類似度の評価方法、評価装置、評価システム及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2016080341A1 JPWO2016080341A1 (ja) | 2017-09-28 |
JP6472144B2 true JP6472144B2 (ja) | 2019-02-20 |
Family
ID=56013878
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016560207A Active JP6472144B2 (ja) | 2014-11-17 | 2015-11-16 | 脳波による類似度の評価方法、評価装置、評価システム及びプログラム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10786173B2 (ja) |
JP (1) | JP6472144B2 (ja) |
WO (1) | WO2016080341A1 (ja) |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016080341A1 (ja) | 2014-11-17 | 2016-05-26 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 脳波による類似度の評価方法、評価装置、評価システム及びプログラム |
JP7062923B2 (ja) * | 2017-11-21 | 2022-05-09 | 富士通株式会社 | 可視化方法、可視化装置及び可視化プログラム |
CN108429853A (zh) * | 2018-02-12 | 2018-08-21 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 电子装置、网络切换方法及相关产品 |
CN108784690A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-11-13 | 苏州修普诺斯医疗器械有限公司 | 移动脑电信号传输系统及信号传输方法 |
US11157081B1 (en) | 2020-07-28 | 2021-10-26 | Shenzhen Yunyinggu Technology Co., Ltd. | Apparatus and method for user interfacing in display glasses |
CN112315471A (zh) * | 2020-10-22 | 2021-02-05 | 垒途智能教科技术研究院江苏有限公司 | 基于智能迷宫的大脑训练评价系统及其评价方法 |
TWI802908B (zh) * | 2021-06-15 | 2023-05-21 | 南開科技大學 | 提供作答建議的輔助分析系統及其方法 |
CN114190954A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-03-18 | 宁波大学医学院附属医院 | 一种患者认知功能评估方法及系统 |
CN114469136B (zh) * | 2022-02-14 | 2023-09-22 | 中南大学 | 一种热舒适度评价方法、系统及可存储介质 |
WO2024121115A1 (en) * | 2022-12-06 | 2024-06-13 | Stichting Radboud Universiteit | Processing of event-evoked physiological signals |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5927567B2 (ja) * | 1980-12-12 | 1984-07-06 | 工業技術院長 | 脳波波形相関表示装置 |
JP2000254239A (ja) | 1999-03-08 | 2000-09-19 | Apollo Mec:Kk | 磁気治療器 |
JP2004342119A (ja) * | 2004-06-11 | 2004-12-02 | Kenji Mimura | 商品デザイン評価方法 |
US7647098B2 (en) * | 2005-10-31 | 2010-01-12 | New York University | System and method for prediction of cognitive decline |
DE102005061326A1 (de) | 2005-12-20 | 2007-06-21 | Basell Polyolefine Gmbh | Verfahren zur Herstellung von Metallocenen aus recycelten, substituierten Cyclopentadienylderivaten |
NZ588741A (en) * | 2008-03-26 | 2014-04-30 | Theranos Inc | Methods and systems for assessing clinical outcomes |
GB0906029D0 (en) * | 2009-04-07 | 2009-05-20 | Nat Univ Ireland Cork | A method of analysing an electroencephalogram (EEG) signal |
JP5414039B2 (ja) * | 2009-06-01 | 2014-02-12 | 独立行政法人産業技術総合研究所 | 脳情報の表示方法及び装置 |
JP5540402B2 (ja) * | 2009-10-23 | 2014-07-02 | 国立大学法人鳥取大学 | 生体信号解析装置、生体信号解析方法、生体信号解析プログラム |
TR201808448T4 (tr) * | 2010-02-23 | 2018-07-23 | Koninklijke Philips Nv | Ses kaynağı lokalizasyonu |
JP5544620B2 (ja) | 2010-09-01 | 2014-07-09 | 独立行政法人産業技術総合研究所 | 意思伝達支援装置及び方法 |
JP5472746B2 (ja) | 2010-09-28 | 2014-04-16 | 独立行政法人産業技術総合研究所 | 意思伝達支援装置及び方法 |
JP6146760B2 (ja) * | 2012-02-28 | 2017-06-14 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 序列化装置、序列化方法及びプログラム |
KR102282961B1 (ko) * | 2012-09-28 | 2021-07-29 | 더 리젠츠 오브 더 유니버시티 오브 캘리포니아 | 감각 및 인지 프로파일링을 위한 시스템 및 방법 |
WO2016080341A1 (ja) | 2014-11-17 | 2016-05-26 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 脳波による類似度の評価方法、評価装置、評価システム及びプログラム |
-
2015
- 2015-11-16 WO PCT/JP2015/082101 patent/WO2016080341A1/ja active Application Filing
- 2015-11-16 JP JP2016560207A patent/JP6472144B2/ja active Active
- 2015-11-16 US US15/527,144 patent/US10786173B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPWO2016080341A1 (ja) | 2017-09-28 |
WO2016080341A1 (ja) | 2016-05-26 |
US10786173B2 (en) | 2020-09-29 |
US20170340230A1 (en) | 2017-11-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6472144B2 (ja) | 脳波による類似度の評価方法、評価装置、評価システム及びプログラム | |
Bulagang et al. | A review of recent approaches for emotion classification using electrocardiography and electrodermography signals | |
Klug et al. | Identifying key factors for improving ICA‐based decomposition of EEG data in mobile and stationary experiments | |
JP6146760B2 (ja) | 序列化装置、序列化方法及びプログラム | |
Fritz et al. | Using psycho-physiological measures to assess task difficulty in software development | |
JP6404239B2 (ja) | 認知機能評価装置、認知機能評価装置の作動方法、システム及びプログラム | |
JP5414039B2 (ja) | 脳情報の表示方法及び装置 | |
Zhu et al. | Detecting emotional reactions to videos of depression | |
Torres et al. | Emotion recognition related to stock trading using machine learning algorithms with feature selection | |
Yang et al. | Affective image classification based on user eye movement and EEG experience information | |
Samima et al. | EEG-based mental workload estimation | |
Jamal et al. | Integration of EEG and eye tracking technology: a systematic review | |
Sabio et al. | A scoping review on the use of consumer-grade EEG devices for research | |
JP6628341B2 (ja) | 意思解読装置及び意思伝達支援装置 | |
Takada et al. | Human error prediction using heart rate variability and electroencephalography | |
Orhanbulucu et al. | Detection of amyotrophic lateral sclerosis disease from event-related potentials using variational mode decomposition method | |
Ivanitsky | Individual stable patterns of human brain rhythms as a reflection of mental processes | |
Kamaruddin | Eustress and Distress Analysis Based on Neuro-Physiological Model of Affect | |
Rasheed et al. | Assessment of vocational types and EEG analysis using holland test questionnaire | |
Sturgess et al. | Validating IMPACT: A new cognitive test battery for defence | |
AU2021102774A4 (en) | A system and a method for assessing mental ability of a user using an electroencephalogram | |
Agarwal et al. | A Novel Model for Stress Detection and Management using Machine Learning | |
Conley | Learning User Experience Design (LUX): Adding the “L” to UX research using biometric sensors | |
Wölfel et al. | Identification of Unreliable Data in in-VR Surveys using Biosignal Sensors | |
Mir et al. | Assessing neural markers of attention during exposure to construction noise using machine learning classification of electroencephalogram data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20170720 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170803 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20181023 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181213 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190108 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190121 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6472144 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |