論文の概要: Towards physiology-informed data augmentation for EEG-based BCIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14392v1
• Date: Sun, 27 Mar 2022 20:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 08:56:23.148054
• Title: Towards physiology-informed data augmentation for EEG-based BCIs
• Title（参考訳）: 脳波bcisの生理的インフォーメーションをめざして
• Authors: Oleksandr Zlatov and Benjamin Blankertz
• Abstract要約: 本稿では,手元に設定したデータから新たなデータを生成することにより,トレーニングデータを増強する新しい手法を提案する。 本書では,本手法を解説し,参加者非依存型運動画像分類のための第1次予備結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.15108821320151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Most EEG-based Brain-Computer Interfaces (BCIs) require a considerable amount of training data to calibrate the classification model, owing to the high variability in the EEG data, which manifests itself between participants, but also within participants from session to session (and, of course, from trial to trial). In general, the more complex the model, the more data for training is needed. We suggest a novel technique for augmenting the training data by generating new data from the data set at hand. Different from existing techniques, our method uses backward and forward projection using source localization and a head model to modify the current source dipoles of the model, thereby generating inter-participant variability in a physiologically meaningful way. In this manuscript, we explain the method and show first preliminary results for participant-independent motor-imagery classification. The accuracy was increased when using the proposed method of data augmentation by 13, 6 and 2 percentage points when using a deep neural network, a shallow neural network and LDA, respectively.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのEEGベースのBrain-Computer Interface(BCI)は、EEGデータの変動が大きいため、分類モデルを調整するためにかなりの量のトレーニングデータを必要とします。 一般的に、モデルが複雑になるほど、トレーニングのためのデータが必要になる。 本稿では,手元に設定したデータから新たなデータを生成することにより,トレーニングデータを増強する新しい手法を提案する。 従来の手法とは違って,本手法では,ソースローカライゼーションとヘッドモデルを用いて,現行のソースダイポールを変更することにより,参加者間の変動を生理学的に意味のある方法で生成する。 本書では,本手法を解説し,参加者非依存型運動画像分類のための第1次予備結果を示す。 提案手法を用いて深部ニューラルネットワーク,浅部ニューラルネットワーク,LDAを用いた場合,それぞれ13,6,2ポイントの精度向上を実現した。

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