Fugu-MT 論文翻訳(概要): Clinical BCI Challenge-WCCI2020: RIGOLETTO -- RIemannian GeOmetry LEarning, applicaTion To cOnnectivity

論文の概要: Clinical BCI Challenge-WCCI2020: RIGOLETTO -- RIemannian GeOmetry LEarning, applicaTion To cOnnectivity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06015v1
Date: Tue, 9 Feb 2021 23:25:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-12 14:03:37.667171
Title: Clinical BCI Challenge-WCCI2020: RIGOLETTO -- RIemannian GeOmetry LEarning, applicaTion To cOnnectivity
Title（参考訳）: 臨床BCIチャレンジ-WCCI2020:RIGOLETTO -- リーマンGeOmetry LEarning, applicaTion to cOnnectivity
Authors: Marie-Constance Corsi, Florian Yger, Sylvain Chevallier and Camille No\^us
Abstract要約: 脳波信号から運動画像タスクを分類することを目的としている。また、機能的な接続性の測定にも依存しています。我々のアプローチは大会の1位にランクインした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7309196144861616
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This short technical report describes the approach submitted to the Clinical BCI Challenge-WCCI2020. This submission aims to classify motor imagery task from EEG signals and relies on Riemannian Geometry, with a twist. Instead of using the classical covariance matrices, we also rely on measures of functional connectivity. Our approach ranked 1st on the task 1 of the competition.
Abstract（参考訳）: この短い技術レポートは、臨床BCIチャレンジWCCI2020に提出されたアプローチを説明します。この提案は運動画像タスクを脳波信号から分類することを目的としており、リーマン幾何学に依存する。古典的共分散行列を使う代わりに、関数接続性の測定にも依存する。我々のアプローチは大会の1位にランクインした。

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