論文の概要: Riemannian classification of EEG signals with missing values
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10011v1
- Date: Tue, 19 Oct 2021 14:24:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-20 17:17:44.035115
- Title: Riemannian classification of EEG signals with missing values
- Title(参考訳): 欠落値を持つ脳波信号のリーマン的分類
- Authors: Alexandre Hippert-Ferrer, Ammar Mian, Florent Bouchard and
Fr\'ed\'eric Pascal
- Abstract要約: 本稿では脳波の分類に欠落したデータを扱うための2つの方法を提案する。
第1のアプローチでは、インプットされたデータと$k$-nearestの隣人アルゴリズムとの共分散を推定し、第2のアプローチでは、期待最大化アルゴリズム内で観測データの可能性を活用することにより、観測データに依存する。
その結果, 提案手法は観測データに基づく分類よりも優れており, 欠落したデータ比が増大しても高い精度を維持することができることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 67.90148548467762
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes two strategies to handle missing data for the
classification of electroencephalograms using covariance matrices. The first
approach estimates the covariance from imputed data with the $k$-nearest
neighbors algorithm; the second relies on the observed data by leveraging the
observed-data likelihood within an expectation-maximization algorithm. Both
approaches are combined with the minimum distance to Riemannian mean classifier
and applied to a classification task of event related-potentials, a widely
known paradigm of brain-computer interface paradigms. As results show, the
proposed strategies perform better than the classification based on observed
data and allow to keep a high accuracy even when the missing data ratio
increases.
- Abstract(参考訳): 本稿では,共分散行列を用いた脳波の分類における欠落データを扱う2つの手法を提案する。
第1のアプローチは、インデュートデータと$k$-nearest近傍アルゴリズムの共分散を推定し、第2のアプローチは期待最大化アルゴリズム内の観測データ確率を活用することで観測データに依存する。
どちらの手法もリーマン平均分類器への最小距離と組み合わせられ、脳-コンピュータインタフェースのパラダイムとして広く知られているイベント関連ポテンシャルの分類タスクに適用される。
その結果,提案手法は観測データに基づく分類よりも優れた性能を示し,欠落データ比が増大しても高い精度を維持することができた。
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