Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Riemannian Networks for EEG Decoding

論文の概要: Deep Riemannian Networks for EEG Decoding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10426v4
Date: Tue, 28 Mar 2023 08:21:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-29 18:58:39.789777
Title: Deep Riemannian Networks for EEG Decoding
Title（参考訳）: 脳波復号のための深いリーマンネットワーク
Authors: Daniel Wilson, Robin Tibor Schirrmeister, Lukas Alexander Wilhelm Gemein, Tonio Ball
Abstract要約: 本稿では,高性能脳波復号化のためのエンド・ツー・エンドEEG SPDNet(EE(G)-SPDNet)を提案する。我々は,手作りフィルタバンクを必要とせずに,生の脳波からタスク関連情報を推測するためのDRNの設計と訓練方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2468288276641641
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: State-of-the-art performance in electroencephalography (EEG) decoding tasks is currently often achieved with either Deep-Learning or Riemannian-Geometry-based decoders. Recently, there is growing interest in Deep Riemannian Networks (DRNs) possibly combining the advantages of both previous classes of methods. However, there are still a range of topics where additional insight is needed to pave the way for a more widespread application of DRNs in EEG. These include architecture design questions such as network size and end-to-end ability as well as model training questions. How these factors affect model performance has not been explored. Additionally, it is not clear how the data within these networks is transformed, and whether this would correlate with traditional EEG decoding. Our study aims to lay the groundwork in the area of these topics through the analysis of DRNs for EEG with a wide range of hyperparameters. Networks were tested on two public EEG datasets and compared with state-of-the-art ConvNets. Here we propose end-to-end EEG SPDNet (EE(G)-SPDNet), and we show that this wide, end-to-end DRN can outperform the ConvNets, and in doing so use physiologically plausible frequency regions. We also show that the end-to-end approach learns more complex filters than traditional band-pass filters targeting the classical alpha, beta, and gamma frequency bands of the EEG, and that performance can benefit from channel specific filtering approaches. Additionally, architectural analysis revealed areas for further improvement due to the possible loss of Riemannian specific information throughout the network. Our study thus shows how to design and train DRNs to infer task-related information from the raw EEG without the need of handcrafted filterbanks and highlights the potential of end-to-end DRNs such as EE(G)-SPDNet for high-performance EEG decoding.
Abstract（参考訳）: 電子脳波(EEG)復号処理の最先端性能は、現在Deep-Learning または Riemannian-Geometry ベースの復号器を用いて達成されている。近年,Deep Riemannian Networks (DRN) への関心が高まっている。しかし、より広範なDRNをEEGに応用するには、さらなる洞察が必要である、というトピックは、まだたくさんある。これにはネットワークサイズやエンドツーエンドの能力といったアーキテクチャ設計の問題や、モデルのトレーニングに関する質問が含まれる。これらの要因がモデルのパフォーマンスにどのように影響するかは検討されていない。さらに、これらのネットワーク内のデータがどのように変換され、それが従来の脳波デコードと相関するかは明らかではない。本研究の目的は,脳波のDRNを多種多様なパラメーターで解析することで,これらのトピックの領域の基盤となることにある。ネットワークは2つのパブリックEEGデータセットでテストされ、最先端のConvNetと比較された。本稿では、エンド・ツー・エンドの脳波spdnet(ee(g)-spdnet)を提案し、この広範囲のエンド・ツー・エンドのdrmが、コンブネットよりも優れており、生理学的に妥当な周波数領域を用いていることを示す。また、エンド・ツー・エンドの手法は、脳波の古典的アルファ、ベータ、ガンマ周波数帯域を対象とする従来の帯域通過フィルタよりも複雑なフィルタを学習し、チャネル固有のフィルタリング手法の恩恵を受けることを示す。さらに、アーキテクチャ解析により、ネットワーク全体のリーマン固有情報が失われる可能性があるため、さらなる改善が図られた。そこで本研究では,手作りのフィルタバンクを必要とせずに,生の脳波からタスク関連情報を推測するためのDRNの設計と訓練方法を示し,高性能な脳波復号のためのEE(G)-SPDNetなどのエンドツーエンドDRNの可能性を強調した。

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