論文の概要: UMM: Unsupervised Mean-difference Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11830v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 18:39:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 16:04:31.857959
• Title: UMM: Unsupervised Mean-difference Maximization
• Title（参考訳）: UMM:教師なし平均差最大化
• Authors: Jan Sosulski and Michael Tangermann
• Abstract要約: ビジュアルスペルアプリケーションでは、画面に表示される文字のセットはランダムにフラッシュされ、参加者は綴りたいターゲットの文字に出席する。 本稿では,この文字を非教師的に検出する手法を提案する。 各試行において、利用可能な全ての文字に対して、我々のアプローチは、それが実際に出席する文字であるという仮説を立て、これらの仮説に基づいてERPを計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many brain-computer interfaces make use of brain signals that are elicited in response to a visual, auditory or tactile stimulus, so-called event-related potentials (ERPs). In visual ERP speller applications, sets of letters shown on a screen are flashed randomly, and the participant attends to the target letter they want to spell. When this letter flashes, the resulting ERP is different compared to when any other non-target letter flashes. We propose a new unsupervised approach to detect this attended letter. In each trial, for every available letter our approach makes the hypothesis that it is in fact the attended letter, and calculates the ERPs based on each of these hypotheses. We leverage the fact that only the true hypothesis produces the largest difference between the class means. Note that this unsupervised method does not require any changes to the underlying experimental paradigm and therefore can be employed in almost any ERP-based setup. To deal with limited data, we use a block-Toeplitz regularized covariance matrix that models the background activity. We implemented the proposed novel unsupervised mean-difference maximization (UMM) method and evaluated it in offline replays of brain-computer interface visual speller datasets. For a dataset that used 16 flashes per symbol per trial, UMM correctly classifies 3651 out of 3654 letters ($99.92\,\%$) across 25 participants. In another dataset with fewer and shorter trials, 7344 out of 7383 letters ($99.47\,\%$) are classified correctly across 54 participants with two sessions each. Even in more challenging datasets obtained from patients with amyotrophic lateral sclerosis ($77.86\,\%$) or when using auditory ERPs ($82.52\,\%$), the obtained classification rates obtained by UMM are competitive. In addition, UMM provides stable confidence measures which can be used to monitor convergence.
• Abstract（参考訳）: 多くの脳-コンピュータインタフェースは、視覚、聴覚、触覚刺激、いわゆる事象関連電位(ERP)に反応して引き起こされる脳信号を利用する。 視覚的ERPスペルアプリケーションでは、画面に表示される文字のセットはランダムにフラッシュされ、参加者は綴りたいターゲットの文字に出席する。 この文字が点滅すると、結果のERPは他のターゲットでない文字が点滅するのと異なる。 我々は,この文字を検出するための新しい教師なし手法を提案する。 各試行において、利用可能な文字ごとに、我々のアプローチは、それが実際に出席する文字であるという仮説を立て、これらの仮説に基づいてERPを計算する。 我々は、真の仮説だけがクラス間の最大の差を生み出すという事実を活用する。 この教師なしの手法は基礎となる実験パラダイムの変更を必要としないので、ほとんどのERPベースの設定で使用できる。 限られたデータを扱うには、バックグラウンドアクティビティをモデル化するblock-toeplitz正規化共分散行列を使用する。 提案手法は,非教師付き平均差最大化法(UMM)を実装し,脳-コンピュータインタフェースの視覚スペルデータセットのオフライン再生で評価した。 1トライアルあたり16のシンボルを使用したデータセットでは、UMMは25人の参加者に対して3654文字(99.92\,\%$)のうち3651文字を正しく分類している。 別のデータセットでは、7383文字中7344文字(99.47\,\%$)が54人の参加者に2つのセッションで正しく分類される。 筋萎縮性側索硬化症(77.86\,\%$)患者や聴覚ERP(82.52\,\%$)患者から得られたより困難なデータセットであっても、UMMが取得した分類率は競争力がある。 加えて、UMMは収束を監視するために使用できる安定した信頼度尺度を提供する。

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