論文の概要: Short-time SSVEP data extension by a novel generative adversarial networks based framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05599v1
• Date: Fri, 13 Jan 2023 15:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 14:26:47.323117
• Title: Short-time SSVEP data extension by a novel generative adversarial networks based framework
• Title（参考訳）: 新しい生成逆ネットワークに基づくフレームワークによる短時間SSVEPデータ拡張
• Authors: Yudong Pan, Ning Li and Yangsong Zhang
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)ベースのデータ生成手法は、補足型合成脳波(EEG)データを作成するために広く採用されている。 本稿では,データ長ウィンドウ拡張のためのGANに基づくエンドツーエンド信号変換ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.458245442111992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Steady-state visual evoked potentials (SSVEPs) based brain-computer interface (BCI) has received considerable attention due to its high transfer rate and available quantity of targets. However, the performance of frequency identification methods heavily hinges on the amount of user calibration data and data length, which hinders the deployment in real-world applications. Recently, generative adversarial networks (GANs)-based data generation methods have been widely adopted to create supplementary synthetic electroencephalography (EEG) data, holds promise to address these issues. In this paper, we proposed a GAN-based end-to-end signal transformation network for data length window extension, termed as TEGAN. TEGAN transforms short-time SSVEP signals into long-time artificial SSVEP signals. By incorporating a novel U-Net generator architecture and auxiliary classifier into the network design, the TEGAN could produce conditioned features in the synthetic data. Additionally, to regularize the training process of GAN, we introduced a two-stage training strategy and the LeCam-divergence regularization term during the network implementation. The proposed TEGAN was evaluated on two public SSVEP datasets. With the assistance of TEGAN, the performance of traditional frequency recognition methods and deep learning-based methods have been significantly improved under limited calibration data. This study substantiates the feasibility of the proposed method to extend the data length for short-time SSVEP signals to develop a high-performance BCI system. The proposed GAN-based methods have the great potential of shortening the calibration time for various real-world BCI-based applications, while the novelty of our augmentation strategies shed some value light on understanding the subject-invariant properties of SSVEPs.
• Abstract（参考訳）: 定常視覚誘発電位 (ssveps) に基づく脳-コンピューターインタフェース (bci) は、高い転送速度と利用可能なターゲット量のために注目されている。 しかし、周波数同定手法の性能は、ユーザキャリブレーションデータ量とデータ長に大きく左右されるため、実際のアプリケーションへの展開を妨げている。 近年,GAN(Generative Adversarial Network)ベースのデータ生成手法が広く採用され,補足型合成脳波(EEG)データの作成が約束されている。 本稿では,TEGANと呼ばれるデータ長ウィンドウ拡張のためのGANベースのエンドツーエンド信号変換ネットワークを提案する。 TEGANは、短時間SSVEP信号を長時間人工SSVEP信号に変換する。 新たなU-Netジェネレータアーキテクチャと補助分類器をネットワーク設計に組み込むことで、TEGANは合成データに条件付き特徴を生成することができた。 さらに,ganのトレーニングプロセスを規則化するために,ネットワーク実装中に2段階のトレーニング戦略とlecam-divergence正規化期間を導入した。 TEGANは2つの公開SSVEPデータセットで評価された。 teganの支援により、従来の周波数認識法とディープラーニングに基づく手法の性能は、限られた校正データで大幅に向上した。 本研究では,短時間SSVEP信号のデータ長を拡張し,高性能なBCIシステムを構築するための提案手法の有効性を実証する。 提案手法は,様々な実世界のBCIベースのアプリケーションの校正時間を短縮する可能性が高く,拡張戦略の新規性は,SSVEPの主観的不変性を理解することにいくつかの価値を与えている。

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