Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Strategies to Improve Generalization in EEG-based Emotion Assessment: \\a Systematic Review

論文の概要: Machine Learning Strategies to Improve Generalization in EEG-based Emotion Assessment: \\a Systematic Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08744v1
Date: Fri, 16 Dec 2022 22:48:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-20 17:57:47.827492
Title: Machine Learning Strategies to Improve Generalization in EEG-based Emotion Assessment: \\a Systematic Review
Title（参考訳）: 脳波を用いた感情評価における一般化のための機械学習戦略: \\a Systematic Review
Authors: Andrea Apicella, Pasquale Arpaia, Giovanni D'Errico, Davide Marocco, Giovanna Mastrati, Nicola Moccaldi, Roberto Prevete
Abstract要約: 脳波信号の非定常性は重要な問題であり、データセットシフト問題につながる可能性がある。 418の論文が Scopus, IEEE Xplore, PubMedデータベースから取得された。平均分類精度の観点から最も優れた結果を得た研究を同定した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13854111346209866
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A systematic review on machine-learning strategies for improving generalizability (cross-subjects and cross-sessions) electroencephalography (EEG) based in emotion classification was realized. In this context, the non-stationarity of EEG signals is a critical issue and can lead to the Dataset Shift problem. Several architectures and methods have been proposed to address this issue, mainly based on transfer learning methods. 418 papers were retrieved from the Scopus, IEEE Xplore and PubMed databases through a search query focusing on modern machine learning techniques for generalization in EEG-based emotion assessment. Among these papers, 75 were found eligible based on their relevance to the problem. Studies lacking a specific cross-subject and cross-session validation strategy and making use of other biosignals as support were excluded. On the basis of the selected papers' analysis, a taxonomy of the studies employing Machine Learning (ML) methods was proposed, together with a brief discussion on the different ML approaches involved. The studies with the best results in terms of average classification accuracy were identified, supporting that transfer learning methods seem to perform better than other approaches. A discussion is proposed on the impact of (i) the emotion theoretical models and (ii) psychological screening of the experimental sample on the classifier performances.
Abstract（参考訳）: 感情分類に基づく汎用性(クロスオブジェクトとクロスセッション)脳波(EEG)向上のための機械学習戦略の体系的検討を行った。この文脈では、EEG信号の非定常性は重要な問題であり、データセットシフト問題につながる可能性がある。この問題を解決するためにいくつかのアーキテクチャや手法が提案されている。 418の論文が,脳波に基づく感情評価の一般化を目的とした最新の機械学習技術に着目した検索クエリを通じて,スコパス,IEEE Xplore,PubMedデータベースから検索された。これらの論文のうち75件は、その問題に対する関連性に基づいて検索された。特定のクロスサブジェクトおよびクロスセッション検証戦略の欠如と他のバイオシグナールをサポートとして利用する研究は除外された。選択された論文の分析に基づいて,機械学習(ML)手法を用いた研究の分類法が提案され,関連するMLアプローチに関する簡単な議論が行われた。平均分類精度で最高の結果を得た研究は, 伝達学習法が他の手法よりも優れていたことを裏付けるものである。影響についての議論が提案されている i)感情理論モデルと感情理論モデル (II) 分類器の性能に関する実験試料の心理的スクリーニング。

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