論文の概要: ExBrainable: An Open-Source GUI for CNN-based EEG Decoding and Model
Interpretation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04065v1
- Date: Mon, 10 Jan 2022 15:21:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-12 15:03:30.405168
- Title: ExBrainable: An Open-Source GUI for CNN-based EEG Decoding and Model
Interpretation
- Title(参考訳): ExBrainable: CNNベースのEEGデコーディングとモデル解釈のためのオープンソースGUI
- Authors: Ya-Lin Huang, Chia-Ying Hsieh, Jian-Xue Huang, Chun-Shu Wei
- Abstract要約: ExBrainableは、脳波デコーディング(EEG)における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルのトレーニングと可視化に特化している。
利用可能な機能には、時間的および空間的表現の観点からのモデルトレーニング、評価、パラメータ可視化が含まれる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7778609937758327
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We have developed a graphic user interface (GUI), ExBrainable, dedicated to
convolutional neural networks (CNN) model training and visualization in
electroencephalography (EEG) decoding. Available functions include model
training, evaluation, and parameter visualization in terms of temporal and
spatial representations. We demonstrate these functions using a well-studied
public dataset of motor-imagery EEG and compare the results with existing
knowledge of neuroscience. The primary objective of ExBrainable is to provide a
fast, simplified, and user-friendly solution of EEG decoding for investigators
across disciplines to leverage cutting-edge methods in brain/neuroscience
research.
- Abstract(参考訳): 我々は,脳波デコーディングにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルトレーニングと可視化に特化したグラフィックユーザインタフェースであるExBrainableを開発した。
利用可能な機能には、時間的および空間的表現の観点からのモデルトレーニング、評価、パラメータ可視化が含まれる。
運動画像脳波の公開データセットを用いてこれらの機能を実証し,既存の神経科学知識と比較した。
exbrainableの主な目的は、脳/神経科学研究において最先端の方法を活用するために、研究員に脳波デコーディングの高速でシンプルでユーザフレンドリーなソリューションを提供することである。
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