論文の概要: Correntropy-Based Logistic Regression with Automatic Relevance
Determination for Robust Sparse Brain Activity Decoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09693v1
- Date: Wed, 20 Jul 2022 06:49:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-21 14:21:17.721459
- Title: Correntropy-Based Logistic Regression with Automatic Relevance
Determination for Robust Sparse Brain Activity Decoding
- Title（参考訳）: ロバストスパース脳活動復号のためのコレントロピーに基づくロジスティック回帰と自動関連決定
- Authors: Yuanhao Li, Badong Chen, Yuxi Shi, Natsue Yoshimura, Yasuharu Koike
- Abstract要約: 相関学習フレームワークを,自動関係決定に基づくスパース分類モデルに導入する。
人工的データセット,脳波(EEG)データセット,機能的磁気共鳴画像(fMRI)データセットで評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.327196310636864
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent studies have utilized sparse classifications to predict categorical
variables from high-dimensional brain activity signals to expose human's
intentions and mental states, selecting the relevant features automatically in
the model training process. However, existing sparse classification models will
likely be prone to the performance degradation which is caused by noise
inherent in the brain recordings. To address this issue, we aim to propose a
new robust and sparse classification algorithm in this study. To this end, we
introduce the correntropy learning framework into the automatic relevance
determination based sparse classification model, proposing a new
correntropy-based robust sparse logistic regression algorithm. To demonstrate
the superior brain activity decoding performance of the proposed algorithm, we
evaluate it on a synthetic dataset, an electroencephalogram (EEG) dataset, and
a functional magnetic resonance imaging (fMRI) dataset. The extensive
experimental results confirm that not only the proposed method can achieve
higher classification accuracy in a noisy and high-dimensional classification
task, but also it would select those more informative features for the decoding
scenarios. Integrating the correntropy learning approach with the automatic
relevance determination technique will significantly improve the robustness
with respect to the noise, leading to more adequate robust sparse brain
decoding algorithm. It provides a more powerful approach in the real-world
brain activity decoding and the brain-computer interfaces.
- Abstract（参考訳）: 近年の研究では、スパース分類を用いて、高次元脳活動信号からカテゴリー変数を予測し、人間の意図や精神状態を暴露し、モデルトレーニングプロセスで自動的に関連する特徴を選択する。
しかし、既存のスパース分類モデルでは、脳の記録に固有のノイズによって生じる性能劣化が生じる可能性が高い。
この問題に対処するため,本研究では,新しいロバストでスパースな分類アルゴリズムを提案する。
そこで本研究では,相関性決定に基づくスパース分類モデルに相関性学習フレームワークを導入し,新しい相関性に基づく頑健なスパースロジスティック回帰アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムの優れた脳活動復号性能を示すために,合成データセット,脳波(eeg)データセット,機能的磁気共鳴イメージング(fmri)データセットを用いて評価を行った。
広範な実験結果から,提案手法は,うるさくて高次元な分類タスクにおいて高い分類精度を達成できるだけでなく,より有用なデコードシナリオを選択できることがわかった。
correntropy learningアプローチと自動関連判定技術を統合することで、ノイズに対するロバスト性が大幅に向上し、より適切なロバストな脳デコードアルゴリズムが実現される。
現実世界の脳活動復号と脳-コンピュータインターフェースにおいて、より強力なアプローチを提供する。
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