論文の概要: Bayesian Inference on Brain-Computer Interfaces via GLASS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07401v2
• Date: Thu, 15 Feb 2024 04:13:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-17 00:12:39.377425
• Title: Bayesian Inference on Brain-Computer Interfaces via GLASS
• Title（参考訳）: GLASSによる脳-コンピュータインタフェースのベイズ推定
• Authors: Bangyao Zhao, Jane E. Huggins, Jian Kang
• Abstract要約: 脳波信号の低信号対雑音比(SNR)と複雑な空間的・時間的相関は、モデリングと計算における課題を示す。 完全ベイズ的枠組みの下でスパース時間変化効果(GLASS)を持つ新しいガウスラテントチャネルモデルを導入する。 筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者におけるGLASSによるBCI改善効果について検討した。 より広範なアクセシビリティを実現するため、我々は後方計算のための効率的な勾配に基づく変分推論(GBVI)アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.04514704204904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Brain-computer interfaces (BCIs), particularly the P300 BCI, facilitate direct communication between the brain and computers. The fundamental statistical problem in P300 BCIs lies in classifying target and non-target stimuli based on electroencephalogram (EEG) signals. However, the low signal-to-noise ratio (SNR) and complex spatial/temporal correlations of EEG signals present challenges in modeling and computation, especially for individuals with severe physical disabilities-BCI's primary users. To address these challenges, we introduce a novel Gaussian Latent channel model with Sparse time-varying effects (GLASS) under a fully Bayesian framework. GLASS is built upon a constrained multinomial logistic regression particularly designed for the imbalanced target and non-target stimuli. The novel latent channel decomposition efficiently alleviates strong spatial correlations between EEG channels, while the soft-thresholded Gaussian process (STGP) prior ensures sparse and smooth time-varying effects. We demonstrate GLASS substantially improves BCI's performance in participants with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and identifies important EEG channels (PO8, Oz, PO7, and Pz) in parietal and occipital regions that align with existing literature. For broader accessibility, we develop an efficient gradient-based variational inference (GBVI) algorithm for posterior computation and provide a user-friendly Python module available at https://github.com/BangyaoZhao/GLASS.
• Abstract（参考訳）: 脳コンピュータインタフェース(BCI)、特にP300 BCIは、脳とコンピュータ間の直接通信を促進する。 P300 BCIの基本的な統計問題は、脳波(EEG)信号に基づいて標的と非標的の刺激を分類することにある。 しかし、脳波信号の低信号対雑音比(SNR)と複雑な空間的・時間的相関は、特に重度の身体障害者(BCIの主要使用者)にとって、モデリングと計算の課題を呈している。 これらの課題に対処するために、完全にベイズ的な枠組みの下でスパース時間変化効果(GLASS)を持つ新しいガウスラテントチャネルモデルを導入する。 GLASSは、特に不均衡なターゲットと非ターゲット刺激のために設計された制約付き多項ロジスティック回帰に基づいている。 新規な潜在チャネル分解はeegチャネル間の強い空間相関を効率的に緩和するが、ソフト・スレッショルド・ガウス過程(stgp)はスパース・スムースな時間変動効果を保証する。 GLASSは筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者のBCIを著しく改善し,既存の文献と一致した頭頂部および頭頂部における重要な脳波チャンネル(PO8,Oz,PO7,Pz)を同定した。 幅広いアクセシビリティのために、後方計算のための効率的な勾配に基づく変分推論(gbvi)アルゴリズムを開発し、https://github.com/bangyaozhao/glassでユーザフレンドリーなpythonモジュールを提供する。

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