論文の概要: Transfer Learning improves MI BCI models classification accuracy in Parkinson's disease patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15899v1
• Date: Thu, 29 Oct 2020 19:28:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:45:57.900644
• Title: Transfer Learning improves MI BCI models classification accuracy in Parkinson's disease patients
• Title（参考訳）: トランスファーラーニングによるパーキンソン病患者のMI BCIモデルの分類精度の改善
• Authors: Aleksandar Miladinovi\'c, Milo\v{s} Aj\v{c}evi\'c, Pierpaolo Busan, Joanna Jarmolowska, Giulia Silveri, Susanna Mezzarobba, Piero Paolo Battaglini, Agostino Accardo
• Abstract要約: 運動運動に基づくBCI(MIBCI)は、パーキンソン病患者の能力向上と障害症状の軽減を可能にする。 精度と時間関連キャリブレーションの課題を克服するためには、高度なMotor Imagery BCI法が必要である。 本研究は, PD患者に対するMI BCIの精度向上を目的とした, 転写学習に基づくFBCSPアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.591267188664666
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motor-Imagery based BCI (MI-BCI) neurorehabilitation can improve locomotor ability and reduce the deficit symptoms in Parkinson's Disease patients. Advanced Motor-Imagery BCI methods are needed to overcome the accuracy and time-related MI BCI calibration challenges in such patients. In this study, we proposed a Multi-session FBCSP (msFBCSP) based on inter-session transfer learning and we investigated its performance compared to the single-session based FBSCP. The main result of this study is the significantly improved accuracy obtained by proposed msFBCSP compared to single-session FBCSP in PD patients (median 81.3%, range 41.2-100.0% vs median 61.1%, range 25.0-100.0%, respectively; p<0.001). In conclusion, this study proposes a transfer learning-based multi-session based FBCSP approach which allowed to significantly improve calibration accuracy in MI BCI performed on PD patients.
• Abstract（参考訳）: 運動画像に基づくBCI(MI-BCI)神経リハビリテーションは、パーキンソン病患者の運動能力を改善し、障害症状を低減することができる。 このような患者の精度と時間的MI BCIキャリブレーションの課題を克服するために、高度な運動画像BCI法が必要である。 本研究では,セッション間移動学習に基づくマルチセッションFBCSP(msFBCSP)を提案し,その性能をシングルセッションFBSCPと比較した。 本研究の主な成果は, PD患者のシングルセッションFBCSPと比較してmsFBCSPの精度が有意に向上したことである(中値81.3%, 41.2-100.0%, 中値61.1%, 25.0-100.0%, p<0.001)。 そこで本研究では, PD患者に対するMI BCIの校正精度を大幅に向上させる, トランスファーラーニングに基づくマルチセッションベースFBCSPアプローチを提案する。

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