論文の概要: An EEG Channel Selection Framework for Driver Drowsiness Detection via Interpretability Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14920v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 13:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 13:41:32.267904
• Title: An EEG Channel Selection Framework for Driver Drowsiness Detection via Interpretability Guidance
• Title（参考訳）: 解釈可能性誘導によるドライバの眠気検知のための脳波チャンネル選択フレームワーク
• Authors: Xinliang Zhou, Dan Lin, Ziyu Jia, Jiaping Xiao, Chenyu Liu, Liming Zhai and Yang Liu
• Abstract要約: 眠気運転は運転安全性に重大な影響を及ぼし、運転者の眠気検出に緊急の需要が生じる。 脳波信号は精神疲労状態を正確に反映できるため、眠気モニタリングにおいて広く研究されている。 本稿では,ドライバの眠気検出作業のための解釈可能性誘導型チャネル選択(ICS)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.657035689406044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Drowsy driving has a crucial influence on driving safety, creating an urgent demand for driver drowsiness detection. Electroencephalogram (EEG) signal can accurately reflect the mental fatigue state and thus has been widely studied in drowsiness monitoring. However, the raw EEG data is inherently noisy and redundant, which is neglected by existing works that just use single-channel EEG data or full-head channel EEG data for model training, resulting in limited performance of driver drowsiness detection. In this paper, we are the first to propose an Interpretability-guided Channel Selection (ICS) framework for the driver drowsiness detection task. Specifically, we design a two-stage training strategy to progressively select the key contributing channels with the guidance of interpretability. We first train a teacher network in the first stage using full-head channel EEG data. Then we apply the class activation mapping (CAM) to the trained teacher model to highlight the high-contributing EEG channels and further propose a channel voting scheme to select the top N contributing EEG channels. Finally, we train a student network with the selected channels of EEG data in the second stage for driver drowsiness detection. Experiments are designed on a public dataset, and the results demonstrate that our method is highly applicable and can significantly improve the performance of cross-subject driver drowsiness detection.
• Abstract（参考訳）: 眠気運転は運転安全性に重大な影響を及ぼし、運転者の眠気検出に緊急の需要が生じる。 脳波(EEG)信号は精神疲労状態を正確に反映できるため、眠気モニタリングにおいて広く研究されている。 しかし、生のEEGデータは本質的に騒々しく冗長であり、単一のチャネルのEEGデータまたはモデルトレーニングにフルチャネルのEEGデータだけを使用する既存の作業によって無視され、ドライバの眠気検出のパフォーマンスが制限される。 本稿では,運転者の眠気検知タスクのための解釈可能性誘導型チャネル選択(ICS)フレームワークを初めて提案する。 具体的には、2段階のトレーニング戦略をデザインし,解釈可能性の指導により,重要な貢献チャネルを段階的に選択する。 まず,教師ネットワークをフルヘッドチャネル脳波データを用いて第1段階で訓練する。 次に、学習した教師モデルにクラスアクティベーションマッピング(CAM)を適用して、ハイコントリビュートなEEGチャネルを強調し、さらに、トップNコントリビュートなEEGチャネルを選択するためのチャネル投票方式を提案する。 最後に、運転者の眠気検出のための第2段階において、脳波データの選択チャネルを用いて学生ネットワークを訓練する。 実験は公開データセットに基づいて設計され,本手法は高い適用性を有し,クロスサブジェクトドライバの眠気検出性能を著しく向上できることを示す。

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