| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2011-03-15 13:10
異なる提示方式の映像刺激で生じる心拍変動の独立成分分析を用いた解析
○久米拓弥・ファウスト ルセナ・工藤博章・大西 昇（名大） |
| 抄録 |
（和） |
心拍変動に含まれる各周波数成分の構成は，自律神経活動を反映する指標として重要である．この時間変化を示すためには，短時間フーリエ変換(STFT)やウェーブレット変換(CWT)がよく用いられる．しかし，これらの手法は，データに依らず決められた基底を用いる手法である．一方，独立成分分析(ICA)は，データをいくつかの基底の線形結合であるとみなし，データの統計的な特徴から基底を学習する手法である．本研究では，異なる提示条件での映像視聴時の，自律神経活動の時間変化を解析することを目標とし， ICAにより心拍変動データから学習した基底が解析に有効かどうかを検討した．異なる3つの提示条件で同一内容の映像を視聴した際の心拍変動の解析に学習した基底を適用した結果，従来のSTFTよりも，映像刺激に対する心拍変動の反応を詳細に捉えるのに有効である可能性を示す結果が得られた． |
| （英） |
Heart rate variability（HRV）have been used to show the variations of the autonomic nervous system (ANS) activity. In practice, short-time Fourier transform (STFT) and wavelet transform (WT) are used as time and frequency technique to estimate changes in the power spectra of HRV. As a problem, however, it is that these methods are limited that they use fixed basis function which required a prior knowledge about the data. On the other hand, independent component analysis (ICA) learns basis functions based on the statistical characteristics of the data. In this paper, we examine whether HRV basis functions trained by ICA are useful or not to evaluate the ANS variations. In the psychological experiment, we applied learned basis functions to analyze HRV while watching a video by 2D and 3D display. We obtained the results that suggest basis functions learned by ICA are an effective way to represent changes in LF/HF of HRV power spectra comparing to STFT. |
| キーワード |
（和） |
心拍変動 / 視覚刺激 / 独立成分分析 / 可視化 / / / / |
| （英） |
Heart rate variability / Visual stimuli / Independent component analysis / Visualization / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 35, no. 16, HI2011-29, pp. 1-4, 2011年3月. |
| 資料番号 |
HI2011-29 |
| 発行日 |
2011-03-08 (HI) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 |
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