脳波を解読して聞いている音楽を特定するAI 70％以上の精度で識別 英国チームが開発

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2023年02月01日

  「精度」という言葉には注意が必要です。
  
  実際の論文
  Neural decoding of music from the EEG
  https://www.nature.com/articles/s41598-022-27361-x
  をみると
  
  We were able to reconstruct music, via our fMRI-informed EEG source analysis approach, with a mean rank accuracy of 71.8% (n = 18, p < 0.05). Using only EEG data, without participant specific fMRI-informed source analysis, we were able to identify the music a participant was listening to with a mean rank accuracy of 59.2% (n = 19, p < 0.05).
  
  と書いてあります。
• Seamless .
• Shiba Kenichi

  研究開発職

  ・2023年02月02日

  非侵襲的手段。
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  具体的には、脳全体の血流や代謝を測定するfMRIと、脳内の電気的活動に伴う電磁気信号を捉える脳波（EEG）という2つの非侵襲的方法を組み合わせる。fMRIは空間分解能に優れているが、数秒にわたる反応を測定する時間分解能に弱い。反対にEEGは時間分解能に優れている。fMRIとEEGを合わせることで、空間と時間の両面から高い分解能で脳機能を測定できる。
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