2ZM-05
畳み込みニューラルネットワークによるマウス脳波時系列からの睡眠ステージ分類
○宮城 周，伊藤真利子（立教大），坂口昌徳（筑波大），大西立顕（立教大）
マウスの睡眠ステージ分類は睡眠，特に記憶に関する研究にとって重要であるが，現在は主にマウスの脳波や筋電位の時系列データから手動で睡眠ステージを判定しており，効率的に睡眠研究を進めるためには睡眠ステージ判定の自動化が必要である．本論文では脳波時系列を非線形データ解析手法を用いて二次元画像に変換し，畳み込みニューラルネットワークによる睡眠ステージ分類の自動判定を実現することで睡眠研究の効率化を図る．
