論文の概要: EEG-NeXt: A Modernized ConvNet for The Classification of Cognitive
Activity from EEG
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04951v1
- Date: Thu, 8 Dec 2022 10:15:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 16:23:01.338133
- Title: EEG-NeXt: A Modernized ConvNet for The Classification of Cognitive
Activity from EEG
- Title（参考訳）: EEG-NeXt:脳波からの認知活動の分類のための最新のConvNet
- Authors: Andac Demir, Iya Khalil, Bulent Kiziltan
- Abstract要約: 脳波(EEG)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)システムにおける大きな課題の1つは、認知活動の分類のために主題/セッション不変の特徴を学習することである。
転送学習を容易にする新しいエンドツーエンド機械学習パイプラインであるEEG-NeXtを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: One of the main challenges in electroencephalogram (EEG) based brain-computer
interface (BCI) systems is learning the subject/session invariant features to
classify cognitive activities within an end-to-end discriminative setting. We
propose a novel end-to-end machine learning pipeline, EEG-NeXt, which
facilitates transfer learning by: i) aligning the EEG trials from different
subjects in the Euclidean-space, ii) tailoring the techniques of deep learning
for the scalograms of EEG signals to capture better frequency localization for
low-frequency, longer-duration events, and iii) utilizing pretrained ConvNeXt
(a modernized ResNet architecture which supersedes state-of-the-art (SOTA)
image classification models) as the backbone network via adaptive finetuning.
On publicly available datasets (Physionet Sleep Cassette and BNCI2014001) we
benchmark our method against SOTA via cross-subject validation and demonstrate
improved accuracy in cognitive activity classification along with better
generalizability across cohorts.
- Abstract（参考訳）: 脳波(eeg)ベースの脳-コンピューターインタフェース(bci)システムの主な課題の1つは、対象/セッション不変特徴を学習し、エンドツーエンドの識別設定で認知活動の分類を行うことである。
本稿では,新しいエンドツーエンド機械学習パイプラインであるEEG-NeXtを提案する。
一 ユークリッド空間における異なる主題からの脳波試験の調整
二 低周波・長周期事象の周波数定位を改善するために脳波信号のスカルグラムの深部学習技術を調整すること、及び
三 適応微調整によるバックボーンネットワークとして、事前訓練されたConvNeXt(最先端(SOTA)画像分類モデルに取って代わる近代化されたResNetアーキテクチャ)を利用する。
公開データセット (Physionet Sleep Cassette と BNCI2014001) 上で, クロスオブジェクト検証によるSOTAに対する手法のベンチマークを行い, コホート間の一般化性の向上とともに, 認知活動分類の精度の向上を実証した。
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