論文の概要: Cross-Subject Domain Adaptation for Classifying Working Memory Load with Multi-Frame EEG Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06769v5
• Date: Sat, 30 Nov 2024 13:19:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:55:36.798426
• Title: Cross-Subject Domain Adaptation for Classifying Working Memory Load with Multi-Frame EEG Images
• Title（参考訳）: 多フレーム脳波画像を用いた作業記憶負荷の分類のためのクロスオブジェクト領域適応
• Authors: Junfu Chen, Sirui Li, Dechang Pi,
• 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。 まず,脳波時系列を空間情報,スペクトル情報,時間情報を含む多フレーム脳波画像に変換する。 最後に、対象画像データからの識別的空間的特徴に焦点を合わせるために、主観的空間的注意機構を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.88791823748776
• License:
• Abstract: Working memory (WM), denoting the information temporally stored in the mind, is a fundamental research topic in the field of human cognition. Electroencephalograph (EEG), which can monitor the electrical activity of the brain, has been widely used in measuring the level of WM. However, one of the critical challenges is that individual differences may cause 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 EEG time series into multi-frame EEG images incorporating spatial, spectral, and 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 the 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 discriminative spatial features from the target image data. Experiments conducted on a public WM EEG dataset containing 13 subjects show that the proposed model is capable of achieving better performance than existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ワーキングメモリ(WM)とは、人間の認知の分野における基本的な研究課題である。 脳波計(EEG)は、脳の電気活動を監視し、WMのレベルを測定するのに広く用いられている。 しかし、重要な課題の1つは、個人差が、特に確立されたモデルが馴染みの無い主題に合う場合、効果的でない結果をもたらす可能性があることである。 本研究では,空間的注意(CS-DASA)を用いたクロスオブジェクト深層適応モデルを提案する。 まず,脳波時系列を空間情報,スペクトル情報,時間情報を含む多フレーム脳波画像に変換する。 まず、CS-DASAのサブジェクト共有モジュールは、ソースとターゲットの両方からマルチ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ことができる。 また、対象画像データからの識別的空間特徴に焦点を合わせるために、主観的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手法よりも優れた性能を達成可能であることを示している。

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