論文の概要: Classification of Motor Imagery EEG Signals by Using a Divergence Based Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10977v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 18:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:16:45.535188
• Title: Classification of Motor Imagery EEG Signals by Using a Divergence Based Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: ダイバージェンスに基づく畳み込みニューラルネットワークを用いた運動画像脳波信号の分類
• Authors: Zumray Dokur, Tamer Olmez
• Abstract要約: 増強過程はEEG信号の分類性能を高めるために適用されないことが観察される。 本研究では、MI EEG信号の分類性能に及ぼす増強過程の影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) are observed to be successful in pattern classification. However, high classification performances of DNNs are related to their large training sets. Unfortunately, in the literature, the datasets used to classify motor imagery (MI) electroencephalogram (EEG) signals contain a small number of samples. To achieve high performances with small-sized datasets, most of the studies have employed a transformation such as common spatial patterns (CSP) before the classification process. However, CSP is dependent on subjects and introduces computational load in real-time applications. It is observed in the literature that the augmentation process is not applied for increasing the classification performance of EEG signals. In this study, we have investigated the effect of the augmentation process on the classification performance of MI EEG signals instead of using a preceding transformation such as the CSP, and we have demonstrated that by resulting in high success rates for the classification of MI EEGs, the augmentation process is able to compete with the CSP. In addition to the augmentation process, we modified the DNN structure to increase the classification performance, to decrease the number of nodes in the structure, and to be used with less number of hyper parameters. A minimum distance network (MDN) following the last layer of the convolutional neural network (CNN) was used as the classifier instead of a fully connected neural network (FCNN). By augmenting the EEG dataset and focusing solely on CNN's training, the training algorithm of the proposed structure is strengthened without applying any transformation. We tested these improvements on brain-computer interface (BCI) competitions 2005 and 2008 databases with two and four classes, and the high impact of the augmentation on the average performances are demonstrated.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)はパターン分類に成功している。 しかし、DNNの高い分類性能は、彼らの大規模なトレーニングセットと関連している。 残念ながら、文献では、運動画像(MI)脳波(EEG)信号の分類に用いられるデータセットには、少数のサンプルが含まれている。 小規模データセットによる高性能化を実現するために,ほとんどの研究は,分類処理前に共通空間パターン (csp) などの変換を用いてきた。 しかし、CSPは主題に依存し、リアルタイムアプリケーションに計算負荷を導入する。 脳波信号の分類性能の向上には増補法が適用されないことが文献に示されている。 本研究では,cspのような先行する変換を用いるのではなく,mi eeg信号の分類性能に及ぼす増強過程の影響を調査し,mi eegの分類に高い成功率をもたらすことで,cspと競合できることを示した。 拡張処理に加えて,dnn構造を改良して分類性能を高め,ノード数を削減し,ハイパーパラメータを少なくした。 完全連結ニューラルネットワーク(FCNN)の代わりに,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最終層に続く最小距離ネットワーク(MDN)を分類器として使用した。 脳波データセットを増強し、cnnのトレーニングのみに焦点を当てることで、提案構造のトレーニングアルゴリズムは変換を施すことなく強化される。 2005年と2008年の2クラスと4クラスからなる脳-コンピュータ・インタフェース(BCI)コンペティションにおいて,これらの改善が平均性能に与える影響を実証した。

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