論文の概要: MIN2Net: End-to-End Multi-Task Learning for Subject-Independent Motor Imagery EEG Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03814v1
• Date: Sun, 7 Feb 2021 15:20:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 16:11:31.975613
• Title: MIN2Net: End-to-End Multi-Task Learning for Subject-Independent Motor Imagery EEG Classification
• Title（参考訳）: MIN2Net: 主観非依存運動画像脳波分類のためのエンドツーエンドマルチタスク学習
• Authors: Phairot Autthasan, Rattanaphon Chaisaen, Thapanun Sudhawiyangkul, Phurin Rangpong, Suktipol Kiatthaveephong, Nat Dilokthanakul, Gun Bhakdisongkhram, Huy Phan, Cuntai Guan and Theerawit Wilaiprasitporn
• Abstract要約: 脳波のリズムは被験者に特有のものであり、時間とともに様々な変化が起こる。 本稿では,この課題に対処するための新しいエンドツーエンドマルチタスク学習であるMIN2Netを提案する。 深層学習をマルチタスクオートエンコーダに統合し,脳波からコンパクトかつ識別可能な潜在表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.773708402778025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Advances in the motor imagery (MI)-based brain-computer interfaces (BCIs) allow control of several applications by decoding neurophysiological phenomena, which are usually recorded by electroencephalography (EEG) using a non-invasive technique. Despite great advances in MI-based BCI, EEG rhythms are specific to a subject and various changes over time. These issues point to significant challenges to enhance the classification performance, especially in a subject-independent manner. To overcome these challenges, we propose MIN2Net, a novel end-to-end multi-task learning to tackle this task. We integrate deep metric learning into a multi-task autoencoder to learn a compact and discriminative latent representation from EEG and perform classification simultaneously. This approach reduces the complexity in pre-processing, results in significant performance improvement on EEG classification. Experimental results in a subject-independent manner show that MIN2Net outperforms the state-of-the-art techniques, achieving an accuracy improvement of 11.65%, 1.03%, and 10.53% on the BCI competition IV 2a, SMR-BCI, and OpenBMI datasets, respectively. We demonstrate that MIN2Net improves discriminative information in the latent representation. This study indicates the possibility and practicality of using this model to develop MI-based BCI applications for new users without the need for calibration.
• Abstract（参考訳）: 運動画像(MI)ベースの脳-コンピュータインタフェース(BCI)の進歩は、神経生理学的現象をデコードすることでいくつかの応用を制御し、通常は非侵襲的手法を用いて脳波(EEG)によって記録される。 MIベースのBCIの大幅な進歩にもかかわらず、脳波のリズムは主題に特有であり、時間とともに様々な変化が生じる。 これらの問題は、特に主題に依存しない方法で分類性能を向上させるための重要な課題を示している。 これらの課題を克服するために,この課題に対処するための新しいエンドツーエンドマルチタスク学習であるMIN2Netを提案する。 ディープメトリック学習をマルチタスクオートエンコーダに統合し,脳波からコンパクトかつ識別可能な潜在表現を学習し,同時に分類を行う。 このアプローチにより、前処理の複雑さが減少し、EEG分類のパフォーマンスが大幅に向上します。 被験者に依存しない方法での実験結果は、MIN2Netが最新技術を上回ることを示し、それぞれBCIコンペティションIV 2a、SMR-BCI、OpenBMIデータセットで11.65%、1.03%、および10.53%の精度向上を達成した。 MIN2Netが潜在表現における識別情報を改善することを実証する。 本研究は, キャリブレーションを必要とせず, 新規ユーザ向けにMIベースのBCIアプリケーションを開発できる可能性と実用性を示す。

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