論文の概要: A Deep Learning Based Ternary Task Classification System Using Gramian
Angular Summation Field in fNIRS Neuroimaging Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05891v1
- Date: Thu, 14 Jan 2021 22:09:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-29 01:55:46.818971
- Title: A Deep Learning Based Ternary Task Classification System Using Gramian
Angular Summation Field in fNIRS Neuroimaging Data
- Title（参考訳）: fNIRSニューロイメージングデータにおけるグラム角縫合場を用いた深層学習に基づく3次タスク分類システム
- Authors: Sajila D. Wickramaratne and Md Shaad Mahmud
- Abstract要約: 機能近赤外分光法(FNIRS)は、血流パターンを研究するために用いられる非侵襲的、経済的手法である。
提案手法は,生のfNIRS時系列データをGramian Angular Summation Fieldを用いた画像に変換する。
深層畳み込みニューラルネットワーク(Deep Convolutional Neural Network, CNN)ベースのアーキテクチャは、メンタル算術、運動画像、アイドル状態などのタスク分類に使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15229257192293197
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is a non-invasive, economical
method used to study its blood flow pattern. These patterns can be used to
classify tasks a subject is performing. Currently, most of the classification
systems use simple machine learning solutions for the classification of tasks.
These conventional machine learning methods, which are easier to implement and
interpret, usually suffer from low accuracy and undergo a complex preprocessing
phase before network training. The proposed method converts the raw fNIRS time
series data into an image using Gramian Angular Summation Field. A Deep
Convolutional Neural Network (CNN) based architecture is then used for task
classification, including mental arithmetic, motor imagery, and idle state.
Further, this method can eliminate the feature selection stage, which affects
the traditional classifiers' performance. This system obtained 87.14% average
classification accuracy higher than any other method for the dataset.
- Abstract（参考訳）: 機能近赤外分光法(FNIRS)は、血流パターンを研究するために用いられる非侵襲的、経済的手法である。
これらのパターンは、被験者が実行しているタスクの分類に使用できる。
現在、ほとんどの分類システムは、タスクの分類に単純な機械学習ソリューションを使用している。
これらの従来の機械学習手法は実装や解釈が容易であり、通常、低い精度でネットワークトレーニングの前に複雑な前処理フェーズを経る。
提案手法は,生のfNIRS時系列データをGramian Angular Summation Fieldを用いた画像に変換する。
深層畳み込みニューラルネットワーク(Deep Convolutional Neural Network, CNN)ベースのアーキテクチャは、メンタル算術、運動画像、アイドル状態などのタスク分類に使用される。
さらに、従来の分類器の性能に影響を与える特徴選択段階を排除できる。
このシステムは、データセットの他の方法よりも87.14%高い分類精度を示した。
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