論文の概要: Cross-Subject Domain Adaptation for Multi-Frame EEG Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06769v1
• Date: Sat, 12 Jun 2021 13:04:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 16:09:35.321423
• Title: Cross-Subject Domain Adaptation for Multi-Frame EEG Images
• Title（参考訳）: 多フレーム脳波画像に対するクロスオブジェクト領域適応
• Authors: Junfu Chen, Yang Chen, Bi Wang
• Abstract要約: 本研究では,空間的注意(CS-DASA)を考慮したクロスオブジェクト深層適応モデルを提案する。 13の被験者を含むパブリックなWM EEGデータセットで行った実験は、提案モデルが既存の最先端技術よりも優れた性能を達成可能であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.685326453558987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Working memory (WM) is a basic part of human cognition, which plays an important role in the study of human cognitive load. Among various brain imaging techniques, electroencephalography has shown its advantage on easy access and reliability. However, one of the critical challenges is that individual difference may cause the ineffective results, especially when the established model meets an unfamiliar subject. In this work, we propose a cross-subject deep adaptation model with spatial attention (CS-DASA) to generalize the workload classifications across subjects. First, we transform time-series EEG data into multi-frame EEG images incorporating more spatio-temporal information. First, the subject-shared module in CS-DASA receives multi-frame EEG image data from both source and target subjects and learns the common feature representations. Then, in subject-specific module, the maximum mean discrepancy is implemented to measure the domain distribution divergence in a reproducing kernel Hilbert space, which can add an effective penalty loss for domain adaptation. Additionally, the subject-to-subject spatial attention mechanism is employed to focus on the most discriminative spatial feature in EEG image data. Experiments conducted on a public WM EEG dataset containing 13 subjects show that the proposed model is capable of achieve better performance than existing state-of-the art methods.
• Abstract（参考訳）: ワーキングメモリ(WM)は、人間の認知の基本的な部分であり、人間の認知負荷の研究において重要な役割を果たす。 様々な脳波イメージング技術の中で、脳波検査は容易なアクセスと信頼性の利点を示している。 しかし、重要な課題の1つは、特に確立されたモデルが不慣れな主題に合う場合、個人差が非効率な結果を引き起こす可能性があることである。 本研究では,空間的注意(cs-dasa)を用いた作業負荷分類を一般化するクロスサブジェクト型深層適応モデルを提案する。 まず,時系列脳波データを時空間情報を含む多フレーム脳波画像に変換する。 まず、CS-DASAの被写体共有モジュールは、ソースとターゲットの両方から多フレーム脳波画像データを受け取り、共通の特徴表現を学習する。 そして、被写体固有のモジュールにおいて、再生されたカーネルヒルベルト空間における領域分布のばらつきを測定するために、最大平均誤差を実装し、ドメイン適応に効果的なペナルティ損失を与える。 さらに、脳波画像データにおける最も識別性の高い空間特徴に焦点をあてるために、主観的対象空間注意機構を用いる。 13の被験者を含むパブリックなWM EEGデータセットで行った実験は、提案モデルが既存の最先端技術よりも優れた性能が得られることを示している。

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