論文の概要: Mental State Classification Using Multi-graph Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00516v1
- Date: Fri, 25 Feb 2022 19:48:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-05 15:02:40.507175
- Title: Mental State Classification Using Multi-graph Features
- Title（参考訳）: マルチグラフ特徴を用いた精神状態分類
- Authors: Guodong Chen and Hayden S. Helm and Kate Lytvynets and Weiwei Yang and
Carey E. Priebe
- Abstract要約: 本研究では、ストレスや認知負荷などの高レベル精神状態に関連する下流推論タスクに対して、受動的多チャンネル脳波(EEG)装置から特徴を抽出する問題を考察する。
提案手法は,最近開発されたマルチグラフツールを活用し,複数のセンサ間の統計的依存構造(例えば相関)によって示される時系列グラフに適用する。
提案手法の有効性を3つの分類実験の文脈における従来のバンドパワーベース特徴と比較し,2つの特徴集合が相補的な予測情報を提供することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.919882648730164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider the problem of extracting features from passive, multi-channel
electroencephalogram (EEG) devices for downstream inference tasks related to
high-level mental states such as stress and cognitive load. Our proposed method
leverages recently developed multi-graph tools and applies them to the time
series of graphs implied by the statistical dependence structure (e.g.,
correlation) amongst the multiple sensors. We compare the effectiveness of the
proposed features to traditional band power-based features in the context of
three classification experiments and find that the two feature sets offer
complementary predictive information. We conclude by showing that the
importance of particular channels and pairs of channels for classification when
using the proposed features is neuroscientifically valid.
- Abstract（参考訳）: ストレスや認知負荷などの高レベル精神状態に関連する下流推定タスクのための受動多チャンネル脳波(eeg)装置から特徴を抽出する問題を考える。
提案手法は,近年開発されたマルチグラフツールを利用して,複数のセンサ間の統計依存構造(相関など)が示唆する時系列グラフに適用する。
提案手法の有効性を3つの分類実験の文脈における従来のバンドパワーベース特徴と比較し,2つの特徴集合が相補的な予測情報を提供することを示した。
提案する特徴を用いた場合,特定のチャネルとチャネルのペアの分類の重要性は神経科学的に妥当であることが示唆された。
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