論文の概要: Toward the application of XAI methods in EEG-based systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06554v3
• Date: Sat, 30 Mar 2024 14:56:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 16:23:34.880281
• Title: Toward the application of XAI methods in EEG-based systems
• Title（参考訳）: 脳波システムにおけるXAI法の適用に向けて
• Authors: Andrea Apicella, Francesco Isgrò, Andrea Pollastro, Roberto Prevete,
• Abstract要約: 脳波信号の非定常性は、BCI分類システムにおける一般化性能の低下につながる可能性がある。 XAI法は、分類の目的のために、入力の関連する特性を特定し、変換することができる。 結果は、XAIメソッドで見つかる多くの関連コンポーネントがセッション間で共有され、より良い一般化が可能なシステムを構築するのに使用できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An interesting case of the well-known Dataset Shift Problem is the classification of Electroencephalogram (EEG) signals in the context of Brain-Computer Interface (BCI). The non-stationarity of EEG signals can lead to poor generalisation performance in BCI classification systems used in different sessions, also from the same subject. In this paper, we start from the hypothesis that the Dataset Shift problem can be alleviated by exploiting suitable eXplainable Artificial Intelligence (XAI) methods to locate and transform the relevant characteristics of the input for the goal of classification. In particular, we focus on an experimental analysis of explanations produced by several XAI methods on an ML system trained on a typical EEG dataset for emotion recognition. Results show that many relevant components found by XAI methods are shared across the sessions and can be used to build a system able to generalise better. However, relevant components of the input signal also appear to be highly dependent on the input itself.
• Abstract（参考訳）: 良く知られたデータセットシフト問題の興味深い例は、脳-コンピュータインタフェース(BCI)の文脈における脳波(EEG)信号の分類である。 脳波信号の非定常性は、同じ主題から異なるセッションで使用されるBCI分類システムにおける一般化性能の低下につながる可能性がある。 本稿では,データセットシフト問題を,適切なeXplainable Artificial Intelligence(XAI)手法を用いて,分類目標の入力の関連特性を特定し,変換することで緩和できるという仮説から始める。 特に、感情認識のための典型的な脳波データセットに基づいて訓練されたMLシステムにおいて、XAI法によって生成された説明を実験的に分析することに焦点を当てた。 結果は、XAIメソッドで見つかる多くの関連コンポーネントがセッション間で共有され、より良い一般化が可能なシステムを構築するのに使用できることを示している。 しかし、入力信号の関連成分も入力自体に大きく依存しているように見える。

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