講演情報
[15a-M_110-10]弱い生体信号分類のための特徴抽出器としてのディープリザーバーコンピューティング
〇李 佩虹1、廖 智強1、田畑 仁1 (1.東大工)
キーワード：
生体信号、リザーバーコンピューティング、特徴抽出
本研究は、低SNRで個人差が大きいEEGに対し、深層リザバー計算（Deep RC）を特徴抽出器として用いる診断支援フレームワークを提案する。多層リザバーにより時間階層表現を形成し、手設計特徴への依存を低減しつつ識別性能を向上させる。EEG疾患分類課題で検証し、構造化干渉および加法雑音下でも従来の静的変換（例：ウェーブレット）より安定した性能を示した。