論文の概要: Single Shot Reversible GAN for BCG artifact removal in simultaneous EEG-fMRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01710v2
• Date: Wed, 4 Nov 2020 01:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 05:38:09.626202
• Title: Single Shot Reversible GAN for BCG artifact removal in simultaneous EEG-fMRI
• Title（参考訳）: 同時脳波-fMRIにおけるBCGアーチファクト除去のためのシングルショット可逆GAN
• Authors: Guang Lin, Jianhai Zhang, Yuxi Liu
• Abstract要約: 本稿では,新しいガントレーニングモデルであるシングルショット可逆ガン(SSRGAN)を提案する。 モデルは、特定の機能を持つ複数の独立した畳み込みブロックに分解される。 実験の結果,既存の手法と比較して,BCGアーティファクトをより効果的に除去し,有用な脳波情報を保持できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.975013522386543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simultaneous EEG-fMRI acquisition and analysis technology has been widely used in various research fields of brain science. However, how to remove the ballistocardiogram (BCG) artifacts in this scenario remains a huge challenge. Because it is impossible to obtain clean and BCG-contaminated EEG signals at the same time, BCG artifact removal is a typical unpaired signal-to-signal problem. To solve this problem, this paper proposed a new GAN training model - Single Shot Reversible GAN (SSRGAN). The model is allowing bidirectional input to better combine the characteristics of the two types of signals, instead of using two independent models for bidirectional conversion as in the past. Furthermore, the model is decomposed into multiple independent convolutional blocks with specific functions. Through additional training of the blocks, the local representation ability of the model is improved, thereby improving the overall model performance. Experimental results show that, compared with existing methods, the method proposed in this paper can remove BCG artifacts more effectively and retain the useful EEG information.
• Abstract（参考訳）: 脳波-fMRI同時取得・解析技術は脳科学の様々な研究分野で広く利用されている。 しかし、このシナリオでBCG(Ballistocardiogram)アーティファクトを除去する方法は、依然として大きな課題である。 クリーンでbcg汚染された脳波信号を同時に得ることは不可能であるため、bcgアーティファクト除去は典型的な信号対信号問題である。 そこで本研究では,新しいGANトレーニングモデルであるSingle Shot Reversible GAN(SSRGAN)を提案する。 このモデルでは、従来のように双方向変換に2つの独立したモデルを使う代わりに、2種類の信号の特徴をうまく組み合わせることができる。 さらに、モデルは特定の関数を持つ複数の独立した畳み込みブロックに分解される。 ブロックの追加トレーニングにより、モデルの局所的な表現能力が改善され、全体のモデル性能が向上する。 実験の結果,既存の手法と比較して,BCGアーティファクトをより効果的に除去し,有用な脳波情報を保持できることが示唆された。

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