Fugu-MT 論文翻訳(概要): EEG-Inception: An Accurate and Robust End-to-End Neural Network for EEG-based Motor Imagery Classification

論文の概要: EEG-Inception: An Accurate and Robust End-to-End Neural Network for EEG-based Motor Imagery Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10932v3
Date: Mon, 8 Mar 2021 15:51:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-16 09:07:14.580003
Title: EEG-Inception: An Accurate and Robust End-to-End Neural Network for EEG-based Motor Imagery Classification
Title（参考訳）: EEG-Inception:脳波に基づく運動画像分類のための正確かつ堅牢なエンドツーエンドニューラルネットワーク
Authors: Ce Zhang, Young-Keun Kim, Azim Eskandarian
Abstract要約: 本稿では,脳波に基づく運動画像(MI)分類のための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。提案したCNNモデル、すなわちEEG-Inceptionは、Inception-Timeネットワークのバックボーン上に構築されている。提案するネットワークは、生のEEG信号を入力とし、複雑なEEG信号前処理を必要としないため、エンドツーエンドの分類である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 123.93460670568554
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Classification of EEG-based motor imagery (MI) is a crucial non-invasive application in brain-computer interface (BCI) research. This paper proposes a novel convolutional neural network (CNN) architecture for accurate and robust EEG-based MI classification that outperforms the state-of-the-art methods. The proposed CNN model, namely EEG-Inception, is built on the backbone of the Inception-Time network, which showed to be highly efficient and accurate for time-series classification. Also, the proposed network is an end-to-end classification, as it takes the raw EEG signals as the input and does not require complex EEG signal-preprocessing. Furthermore, this paper proposes a novel data augmentation method for EEG signals to enhance the accuracy, at least by 3%, and reduce overfitting with limited BCI datasets. The proposed model outperforms all the state-of-the-art methods by achieving the average accuracy of 88.4% and 88.6% on the 2008 BCI Competition IV 2a (four-classes) and 2b datasets (binary-classes), respectively. Furthermore, it takes less than 0.025 seconds to test a sample suitable for real-time processing. Moreover, the classification standard deviation for nine different subjects achieves the lowest value of 5.5 for the 2b dataset and 7.1 for the 2a dataset, which validates that the proposed method is highly robust. From the experiment results, it can be inferred that the EEG-Inception network exhibits a strong potential as a subject-independent classifier for EEG-based MI tasks.
Abstract（参考訳）: EEGベースの運動画像(MI)の分類は、脳-コンピュータインタフェース(BCI)研究における重要な非侵襲的応用である。本稿では,最先端手法に勝る正確かつロバストな脳波に基づくmi分類のための新しい畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アーキテクチャを提案する。提案するcnnモデル(eeg-inception)は、インセプション時間ネットワークのバックボーンに構築されており、時系列分類において非常に効率的かつ正確であることが示されている。また、提案するネットワークは、生のEEG信号を入力とし、複雑なEEG信号前処理を必要としないため、エンドツーエンドの分類である。さらに,脳波信号の精度を少なくとも3%向上し,限られたBCIデータセットによるオーバーフィッティングを低減するため,新しいデータ拡張手法を提案する。提案モデルは、2008年のBCIコンペティションIV 2a(4クラス)と2bデータセット(2クラス)の平均精度88.4%と88.6%を達成することにより、すべての最新手法を上回っている。さらに、リアルタイム処理に適したサンプルをテストするのに0.025秒未満かかります。さらに、9種類の被験者の分類基準偏差は、2bデータセットの5.5と2aデータセットの7.1の最低値であり、提案手法が極めて堅牢であることを示す。実験結果から、EEG-Inceptionネットワークは、EEGベースのMIタスクの主観非依存な分類器として強力なポテンシャルを示すと推測できる。

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