論文の概要: Generalizing Brain Decoding Across Subjects with Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14102v1
- Date: Fri, 27 May 2022 17:12:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-30 16:39:00.543165
- Title: Generalizing Brain Decoding Across Subjects with Deep Learning
- Title(参考訳): 深層学習による脳デコーディングの一般化
- Authors: Richard Csaky, Mats Van Es, Oiwi Parker Jones, Mark Woolrich
- Abstract要約: 復号法は典型的には主題に特有であり、対象に対してうまく一般化しない。
脳磁図(MEG)データを用いて15名の被験者で118種類の画像が観察された。
深層学習と被写体埋め込みは、被写体とグループレベルのモデルのパフォーマンスギャップを埋めるのに不可欠である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.415977307120617
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Decoding experimental variables from brain imaging data is gaining
popularity, with applications in brain-computer interfaces and the study of
neural representations. Decoding is typically subject-specific and does not
generalise well over subjects. Here, we investigate ways to achieve
cross-subject decoding. We used magnetoencephalography (MEG) data where 15
subjects viewed 118 different images, with 30 examples per image. Training on
the entire 1s window following the presentation of each image, we experimented
with an adaptation of the WaveNet architecture for classification. We also
investigated the use of subject embedding to aid learning of subject
variability in the group model. We show that deep learning and subject
embedding are crucial to closing the performance gap between subject and
group-level models. Importantly group models outperform subject models when
tested on an unseen subject with little available data. The potential of such
group modelling is even higher with bigger datasets. Furthermore, we
demonstrate the use of permutation feature importance to gain insight into the
spatio-temporal and spectral information encoded in the models, enabling better
physiological interpretation. All experimental code is available at
https://github.com/ricsinaruto/MEG-group-decode.
- Abstract(参考訳): 脳画像データから実験変数を復号する手法が普及しており、脳-コンピュータインタフェースや神経表現の研究に応用されている。
復号は通常主題特異的であり、主題よりも一般化していない。
本稿では,クロスサブジェクト復号を実現する手法について検討する。
脳磁図(MEG)データを用いて15名の被験者で118種類の画像が観察された。
各画像の表示後の1sウィンドウ全体のトレーニングを行い、WaveNetアーキテクチャの分類への適応実験を行った。
また,グループモデルにおける主題変動の学習支援における主題埋め込みの利用について検討した。
対象モデルとグループレベルのモデル間のパフォーマンスギャップを埋めるためには,ディープラーニングと主題埋め込みが不可欠であることを示す。
重要なモデルは、データが少ない未確認の被検体でテストした場合、被検体モデルより優れている。
このようなグループモデリングのポテンシャルは、より大きなデータセットでさらに高い。
さらに,モデルにエンコードされた時空間的およびスペクトル的情報に対する洞察を得るために,置換特徴量の利用が重要であることを実証し,より優れた生理的解釈を可能にした。
実験コードはすべてhttps://github.com/ricsinaruto/MEG-group-decodeで入手できる。
関連論文リスト
- Diffusion Models Beat GANs on Image Classification [37.70821298392606]
拡散モデルは、画像生成、復調、塗装、超解像、操作などの最先端の手法として注目されている。
本稿では,これらの埋め込みは識別情報を含むため,ノイズ予測タスクを超えて有用であり,分類にも活用できることを示す。
注意深い特徴選択とプーリングにより、拡散モデルは、分類タスクにおいて同等な生成的識別的手法より優れていることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-17T17:59:40Z) - How Deep Neural Networks Learn Compositional Data: The Random Hierarchy
Model [50.45582596865073]
言語と画像の階層構造にインスパイアされた合成タスクのファミリーであるランダム階層モデルを紹介する。
深層ネットワークは、等価なグループを交換するために不変な内部表現を開発することでタスクを学習する。
この結果から, ネットワークは次元の呪いを克服し, 不変表現を構築できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-05T09:11:09Z) - Bilevel Fast Scene Adaptation for Low-Light Image Enhancement [50.639332885989255]
低照度シーンにおける画像の強調は、コンピュータビジョンにおいて難しいが、広く懸念されている課題である。
主な障害は、異なるシーンにまたがる分散の相違によるモデリングの混乱にある。
上述の潜在対応をモデル化するための双レベルパラダイムを導入する。
エンコーダのシーン非関連な一般化を多様なシーンにもたらすために、双方向学習フレームワークを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T08:16:21Z) - Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated
Images Without Supervision [38.22842778742829]
差別的な自己教師型学習は、インターネット画像の任意のランダムなグループでのトレーニングモデルを可能にする。
データ前処理や事前の仮定なしで、何十億ものランダムなイメージでモデルをトレーニングします。
フェアネス、分布シフト、地理的多様性、微粒化認識、画像コピー検出、および多くの画像分類データセットを含む50以上のベンチマークにおいて、我々のモデル性能を広範囲に研究し、検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-16T22:26:47Z) - Group-Wise Semantic Mining for Weakly Supervised Semantic Segmentation [49.90178055521207]
この研究は、画像レベルのアノテーションとピクセルレベルのセグメンテーションのギャップを埋めることを目標に、弱い監督されたセマンティックセグメンテーション(WSSS)に対処する。
画像群における意味的依存関係を明示的にモデル化し,より信頼性の高い擬似的基盤構造を推定する,新たなグループ学習タスクとしてWSSSを定式化する。
特に、入力画像がグラフノードとして表現されるグループ単位のセマンティックマイニングのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-09T12:40:13Z) - Application of Facial Recognition using Convolutional Neural Networks
for Entry Access Control [0.0]
本論文は,画像中の人物を入力として捉え,その人物を著者の1人か否かを分類する,教師付き分類問題の解決に焦点をあてる。
提案手法は,(1)WoodNetと呼ばれるニューラルネットワークをスクラッチから構築し,トレーニングすること,(2)ImageNetデータベース上に事前トレーニングされたネットワークを利用することで,転送学習を活用すること,の2つである。
結果は、データセット内の個人を高い精度で分類し、保持されたテストデータに対して99%以上の精度で達成する2つのモデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-23T07:55:24Z) - Improving Neural Topic Models using Knowledge Distillation [84.66983329587073]
我々は,確率論的トピックモデルと事前学習されたトランスフォーマーの最適属性を組み合わせるために,知識蒸留を用いる。
我々のモジュラー手法は、どのニューラルトピックモデルでも簡単に適用でき、トピックの品質を向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T22:49:16Z) - Topic Adaptation and Prototype Encoding for Few-Shot Visual Storytelling [81.33107307509718]
トピック間一般化の能力をモデル化するためのトピック適応型ストーリーテラを提案する。
また,アトピー内導出能力のモデル化を目的とした符号化手法の試作も提案する。
実験結果から,トピック適応とプロトタイプ符号化構造が相互に利益をもたらすことが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-11T03:55:11Z) - Modeling Shared Responses in Neuroimaging Studies through MultiView ICA [94.31804763196116]
被験者の大規模なコホートを含むグループ研究は、脳機能組織に関する一般的な結論を引き出す上で重要である。
グループ研究のための新しい多視点独立成分分析モデルを提案し、各被験者のデータを共有独立音源と雑音の線形結合としてモデル化する。
まず、fMRIデータを用いて、被験者間の共通音源の同定における感度の向上を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T17:29:53Z) - Evolution of Image Segmentation using Deep Convolutional Neural Network:
A Survey [0.0]
我々はCNNに基づくセマンティックとインスタンスセグメンテーションの両方の進化を垣間見る。
我々は、最先端のパン光学セグメンテーションモデルを垣間見せた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-13T06:07:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。