情報処理学会第86回全国大会にて発表（B4学生）
2025年3月13日から15日にかけて開催された 情報処理学会第86回全国大会において， 本研究室のB4学生による研究発表が行われました．
鎌田輝夏, 原直, 阿部匡伸, 城山佳洋, 水口一, 窪木拓男, ``筋電信号を用いた歯ぎしりの分類における特徴量とDNN構造に基づく性能評価,’' 情報処理学会第87回全国大会, 4ZB-02, pp. 3-261–3-262, March 2025. — 口頭発表[2025.3.15], 情報処理学会第87回全国大会, 2025.3.13--15
概要
本研究では，個人での歯ぎしり状態の確認のための,歯ぎしりの自動分類システムの作成を目的とする．本報告では，5種類の歯ぎしりと歯ぎしり以外の動作の分類を筋電信号とDNNにより行う．特徴量となる筋電信号を時間波形，メルスペクトログラム，MFCCに変換し，それぞれをMLP，CNNによって機械学習する．正解率，再現率，適合率，F1 scoreを用いて各モデルによる分類の性能評価を比較し，より性能が高くなる方式の検討を行う．
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