論文の概要: Cross-Subject Deep Transfer Models for Evoked Potentials in
Brain-Computer Interface
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12322v1
- Date: Sun, 29 Jan 2023 02:11:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 17:41:53.471917
- Title: Cross-Subject Deep Transfer Models for Evoked Potentials in
Brain-Computer Interface
- Title(参考訳): 脳-コンピューターインタフェースにおける誘発電位のクロスサブジェクトディープトランスファーモデル
- Authors: Chad Mello, Troy Weingart and Ethan M. Rudd
- Abstract要約: 脳コンピュータインタフェース(BCI)技術は、世界中の何百万人もの人々の生活を改善する可能性がある。
この分野の進歩にもかかわらず、現在の消費者と臨床の生存率は低いままである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.0981875303080804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Brain Computer Interface (BCI) technologies have the potential to improve the
lives of millions of people around the world, whether through assistive
technologies or clinical diagnostic tools. Despite advancements in the field,
however, at present consumer and clinical viability remains low. A key reason
for this is that many of the existing BCI deployments require substantial data
collection per end-user, which can be cumbersome, tedious, and error-prone to
collect. We address this challenge via a deep learning model, which, when
trained across sufficient data from multiple subjects, offers reasonable
performance out-of-the-box, and can be customized to novel subjects via a
transfer learning process. We demonstrate the fundamental viability of our
approach by repurposing an older but well-curated electroencephalography (EEG)
dataset and benchmarking against several common approaches/techniques. We then
partition this dataset into a transfer learning benchmark and demonstrate that
our approach significantly reduces data collection burden per-subject. This
suggests that our model and methodology may yield improvements to BCI
technologies and enhance their consumer/clinical viability.
- Abstract(参考訳): 脳コンピュータインタフェース(BCI)技術は、補助技術や臨床診断ツールによっても、世界中の何百万人もの人々の生活を改善する可能性がある。
しかし、この分野の進歩にもかかわらず、現在の消費者と臨床の生存率は低いままである。
この主な理由は、既存のbciデプロイメントの多くがエンドユーザ毎の実質的なデータ収集を必要とするため、収集が面倒で面倒で、面倒で、エラーが発生しやすいためである。
この課題は、複数の被験者から十分なデータにわたって訓練されたディープラーニングモデルを用いて解決し、適切なパフォーマンスを提供するとともに、トランスファー学習プロセスを通じて新しい被験者にカスタマイズすることができる。
本研究は,脳波(EEG)データセットを再取得し,いくつかの一般的なアプローチ/技術に対するベンチマークを行うことにより,我々のアプローチの基本的な可能性を示す。
次に、このデータセットを転送学習ベンチマークに分割し、このアプローチがオブジェクトごとのデータ収集負担を大幅に削減することを示す。
このことから,私たちのモデルと方法論は,BCI技術の改善と,消費者・クリニカル・ビジュアビリティの向上を示唆している。
関連論文リスト
- Reducing Intraspecies and Interspecies Covariate Shift in Traumatic
Brain Injury EEG of Humans and Mice Using Transfer Euclidean Alignment [4.264615907591813]
被験者間の高いばらつきは、現実世界の分類タスクのための機械学習モデルをデプロイすることに関して、大きな課題となる。
そのような場合、特定のデータセットで例外的なパフォーマンスを示す機械学習モデルは、同じタスクに対して異なるデータセットに適用した場合、必ずしも同様の習熟度を示すとは限らない。
本稿では,人間の生体医学的データの堅牢性に対処し,深層学習モデルの訓練を行うトランスファーユークリッドアライメントについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T19:48:02Z) - Amplifying Pathological Detection in EEG Signaling Pathways through
Cross-Dataset Transfer Learning [10.212217551908525]
実世界の病理分類課題におけるデータとモデルスケーリングとデータセット間の知識伝達の有効性について検討する。
ネガティブトランスファーの可能性の課題を特定し、いくつかの重要なコンポーネントの重要性を強調する。
以上の結果から,小規模で汎用的なモデル(ShallowNetなど)は単一データセット上では良好に動作するが,大規模なモデル(TCNなど)では,大規模かつ多様なデータセットからの転送や学習がより優れていることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T20:09:15Z) - Incomplete Multimodal Learning for Complex Brain Disorders Prediction [65.95783479249745]
本稿では,変換器と生成対向ネットワークを用いた不完全なマルチモーダルデータ統合手法を提案する。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブコホートを用いたマルチモーダルイメージングによる認知変性と疾患予後の予測に本手法を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T16:29:16Z) - An embedding for EEG signals learned using a triplet loss [0.0]
脳-コンピュータインタフェース(BCI)では、デコードされた脳状態情報を最小の時間遅延で使用することができる。
このようなデコードタスクの課題は、小さなデータセットサイズによって引き起こされる。
神経生理学的データのための新しいドメイン特異的埋め込みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-23T09:05:20Z) - Differentiable Agent-based Epidemiology [71.81552021144589]
GradABM(GradABM)は、エージェントベースのモデリングのためのスケーラブルで微分可能な設計で、勾配に基づく学習と自動微分が可能である。
GradABMは、コモディティハードウェア上で数秒で数百万の人口をシミュレートし、ディープニューラルネットワークと統合し、異種データソースを取り込みます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T07:32:02Z) - Dissecting Self-Supervised Learning Methods for Surgical Computer Vision [51.370873913181605]
一般のコンピュータビジョンコミュニティでは,自己監視学習(SSL)手法が普及し始めている。
医学や手術など、より複雑で影響力のある領域におけるSSLメソッドの有効性は、限定的かつ未調査のままである。
外科的文脈理解,位相認識,ツール存在検出の2つの基本的なタスクに対して,これらの手法の性能をColec80データセット上で広範囲に解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-01T14:17:11Z) - Towards physiology-informed data augmentation for EEG-based BCIs [24.15108821320151]
本稿では,手元に設定したデータから新たなデータを生成することにより,トレーニングデータを増強する新しい手法を提案する。
本書では,本手法を解説し,参加者非依存型運動画像分類のための第1次予備結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-27T20:59:40Z) - 2021 BEETL Competition: Advancing Transfer Learning for Subject
Independence & Heterogenous EEG Data Sets [89.84774119537087]
我々は、診断とBCI(Brain-Computer-Interface)に関する2つの伝達学習課題を設計する。
第1タスクは、患者全体にわたる自動睡眠ステージアノテーションに対処する医療診断に重点を置いている。
タスク2はBrain-Computer Interface (BCI)に集中しており、被験者とデータセットの両方にわたる運動画像のデコードに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-14T12:12:20Z) - Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in
Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。
具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T08:36:51Z) - EEG-based Brain-Computer Interfaces (BCIs): A Survey of Recent Studies
on Signal Sensing Technologies and Computational Intelligence Approaches and
their Applications [65.32004302942218]
Brain-Computer Interface (BCI) はユーザとシステム間の強力なコミュニケーションツールである。
近年の技術進歩は、脳波(EEG)に基づく翻訳医療用BCIへの関心が高まっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T10:36:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。