論文の概要: Deep learning-based classification of fine hand movements from low frequency EEG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06791v2
• Date: Thu, 26 Nov 2020 08:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 23:52:35.116332
• Title: Deep learning-based classification of fine hand movements from low frequency EEG
• Title（参考訳）: 低周波脳波による手の動きの深層学習に基づく分類
• Authors: Giulia Bressan, Selina C. Wriessnegger, Giulia Cisotto
• Abstract要約: 脳波信号から異なる手の動きの分類は、関連する研究課題である。 我々は新たに提案された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練し、テストした。 CNNは両方のデータセットで優れたパフォーマンスを達成し、ベースラインモデルと似ているか優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.414308305392762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The classification of different fine hand movements from EEG signals represents a relevant research challenge, e.g., in brain-computer interface applications for motor rehabilitation. Here, we analyzed two different datasets where fine hand movements (touch, grasp, palmar and lateral grasp) were performed in a self-paced modality. We trained and tested a newly proposed convolutional neural network (CNN), and we compared its classification performance into respect to two well-established machine learning models, namely, a shrinked-LDA and a Random Forest. Compared to previous literature, we took advantage of the knowledge of the neuroscience field, and we trained our CNN model on the so-called Movement Related Cortical Potentials (MRCPs)s. They are EEG amplitude modulations at low frequencies, i.e., (0.3, 3) Hz, that have been proved to encode several properties of the movements, e.g., type of grasp, force level and speed. We showed that CNN achieved good performance in both datasets and they were similar or superior to the baseline models. Also, compared to the baseline, our CNN requires a lighter and faster pre-processing procedure, paving the way for its possible use in an online modality, e.g., for many brain-computer interface applications.
• Abstract（参考訳）: 脳波信号から異なる手の動きの分類は、脳-コンピュータインタフェースの運動再生への応用など、関連する研究課題を表している。 そこで我々は,手の動き(触覚,握力,手のひら,横方向のつかみ)を自覚的モーダルで行う2つの異なるデータセットを解析した。 提案する畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network, cnn)のトレーニングとテストを行い,その分類性能を,確立された2つの機械学習モデル,すなわち縮小ldaとランダムフォレストと比較した。 従来の文献と比較して神経科学分野の知識を生かし,いわゆる運動関連皮質電位(MRCP)に基づいてCNNモデルを訓練した。 低周波数での脳波振幅変調、すなわち (0.3, 3) Hz は、運動のいくつかの特性、例えば、つかみの種類、力レベル、速度を符号化することが証明されている。 我々はCNNが両方のデータセットで優れた性能を示し、ベースラインモデルと似ているか優れていることを示した。 また、ベースラインと比較して、我々のCNNはより軽量でより高速な前処理手順を必要としており、例えば多くの脳-コンピュータインタフェースアプリケーションにおいて、オンラインモダリティで使用するための道を開いた。

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