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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. ニュ-ロコンピュ-ティング. Neurocomputing >ニューラルネットワークによる濃度プロファイル推定に基づく眼部MR画像および赤外線ビデオ画像を用いた開眼暗視線推定方法
【24h】

ニューラルネットワークによる濃度プロファイル推定に基づく眼部MR画像および赤外線ビデオ画像を用いた開眼暗視線推定方法

机译：基于神经网络的密度剖面估计的利用眼睛MR图像和红外视频图像的睁眼黑视线估计方法

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摘要

睡眠状態と眼球運動に強い関係があることはよく知られている.しかしながら，睡眠時において，脳活動の解析が可能な機能的MRIの撮影と同時に眼球運動を計測することは困難である．我々は以軌赤外線ビデオを用いた睡眠時における眼球運動計測方法を提案した．同方法は，ニューラルネットワークを用いて濃度プロファイルのモデル化を行うものである.しかしながら，ニューラルネットワークの学習データとして，赤外線ビデオから測定者が手動で眼球運動方向を計測しなければならず，非常に煩わしい作業であった．そこで，本研究では赤外線ビデオのあるフレームと同期した服部MR画像を用いて開眼時における視線を定義し，その視線角度を従来法のニューラルネットワークへの学習データとして用いる方法を提案する．提案法を覚醒開眼状態の被験者に適応した結果，開眼時においても赤外線ビデオから右眼0．89±2.91长度，左眼1．10±3．60度の精度で視線角度推定が可能であることが確認できた．
机译：众所周知，睡眠状态与眼球运动之间存在很强的关系，但是，很难同时进行能够分析睡眠中脑活动的功能性MRI来测量眼球运动。我们提出了一种使用红外视频测量睡眠期间眼睛运动的方法。这种方法使用神经网络对密度分布进行建模，但是，作为神经网络的训练数据，测量者必须手动从红外视频中测量眼睛的运动方向，这非常困难。这是一项繁琐的任务。因此，在这项研究中，我们提出了一种方法，该方法使用与红外视频帧同步的Hattori MR图像来定义睁开眼睛时的视线，并将视线用作常规神经网络的训练数据。将建议的方法应用于清醒和睁开眼睛的对象的结果是，即使在睁开眼睛的情况下，也可以从红外视频估计视线角度，右眼的准确度为0.89±2.91度，左眼的准确度为1.10±3.60度。已经被证实。

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