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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
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組織 (推奨): 1.徳島大学.工学部.電気電子工学科.電気電子システム講座 [継承]
2.徳島大学.医療技術短期大学部.診療放射線技術学科 [継承]
著者 (必須): 1.李 卓明 ([機能システム工学専攻])
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2.白 暁暁 ([機能システム工学専攻])
役割 (任意): (英)   (日) 研究計画,解析方法に関する検討   [継承]
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学籍番号 (推奨):
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3.張 欽宇
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学籍番号 (推奨):
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4.芥川 正武 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.電気電子系.電気電子システム分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.電気電子システムコース.電気電子システム講座])
役割 (任意): (英)   (日) 解析方法,実験データの処理に関する検討   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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5.七條 文雄
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学籍番号 (推奨):
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6.木内 陽介
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7.Abeyratne Udantha (The University of Queensland)
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題名 (必須): (英) Multi Dipole Source Identification from EEG/MEG Topography  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) The end goal of source localization problem is to find the parameters of the brain source. The source number is also the case of these parameters. In this paper we consider two system identification methods (e.g., the information criterion method and the F-test method) to determine the dipole number only with one EEG or MEG topography. Then compare the results from these two methods and find the better one. The following investigations are presented to show that the information criterion method used in this paper is an advanced approach for determining the dipole number just with one EEG ore MEG topography.  (日) 脳波(EEG)および脳磁図(MEG)の脳内信号源推定問題はシステムのパラメータ推定問題と考えることができる.それらの信号源の数もパラメータの一つと考えられる.本研究では信号源の数の推定について情報量規範を用いる方法をF検定を用いる方法について比較検討を行い,推定に適した手法を求めている.   [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) Proceedings of 8th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須):
(必須):
(必須): 953 957 [継承]
都市 (必須): 昆明 (Kunming/[中華人民共和国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2004年 12月 6日 (平成 16年 12月 6日) [継承]
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和文冊子 ● Zhuoming Li, Xiaoxiao Bai, Qinyu Zhang, Masatake Akutagawa, Fumio Shichijo, Yohsuke Kinouchi and Udantha R. Abeyratne : Multi Dipole Source Identification from EEG/MEG Topography, Proceedings of 8th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, (巻), (号), 953-957, Kunming, Dec. 2004.
欧文冊子 ● Zhuoming Li, Xiaoxiao Bai, Qinyu Zhang, Masatake Akutagawa, Fumio Shichijo, Yohsuke Kinouchi and Udantha R. Abeyratne : Multi Dipole Source Identification from EEG/MEG Topography, Proceedings of 8th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, (巻), (号), 953-957, Kunming, Dec. 2004.

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