ECoG信号を流体のように扱い時空パターンを抽出して脳情報解読する方法を開発しました。
ECoG信号を流体のように扱い時空パターンを抽出して脳情報解読する方法を開発しました。
FFTと異なり、電極間の位相関係の中で運動に特徴的な成分を抽出します。
この情報を用いることで、運動内容の推定精度が改善しました。
Neural decoding of electrocorticographic signals using dynamic mode decomposition
Yoshiyuki Shiraishi1, Yoshinobu Kawahara2, Okito Yamashita3, Ryohei Fukuma4, Shota Yamamoto5, Youichi Saitoh6, Haruhiko Kishima7 and Takufumi Yanagisawa8
Accepted Manuscript online 14 April 2020 • © 2020 The Author(s). Published by IOP Publishing Ltd.
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学部時代からラボに来てくれていた白石さんの初論文。おめでとう！
