論文の概要: LGL-BCI: A Lightweight Geometric Learning Framework for Motor Imagery-Based Brain-Computer Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08051v2
• Date: Wed, 8 Nov 2023 05:30:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 19:01:32.215685
• Title: LGL-BCI: A Lightweight Geometric Learning Framework for Motor Imagery-Based Brain-Computer Interfaces
• Title（参考訳）: lgl-bci:運動画像に基づく脳-コンピュータインタフェースのための軽量幾何学習フレームワーク
• Authors: Jianchao Lu, Yuzhe Tian, Yang Zhang, Jiaqi Ge, Quan Z. Sheng and Xi Zheng
• Abstract要約: Brain-Computer Interfaces (BCI) は、脳信号を使って外部デバイスと対話する基盤技術である。 EEGベースの運動画像(MI)タスクは振幅や位相変動、複雑な空間相関といった課題に直面している。 本研究では,非ユークリッド距離空間における脳波処理にGeometric Deep Learning Frameworkを用いたLGL-BCI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）: 14.913592381049552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain-Computer Interfaces (BCIs) are a groundbreaking technology for interacting with external devices using brain signals. Despite advancements, electroencephalogram (EEG)-based Motor Imagery (MI) tasks face challenges like amplitude and phase variability, and complex spatial correlations, with a need for smaller model size and faster inference. This study introduces the LGL-BCI framework, employing a Geometric Deep Learning Framework for EEG processing in non-Euclidean metric spaces, particularly the Symmetric Positive Definite (SPD) Manifold space. LGL-BCI offers robust EEG data representation and captures spatial correlations. We propose an EEG channel selection solution via a feature decomposition algorithm to reduce SPD matrix dimensionality, with a lossless transformation boosting inference speed. Extensive experiments show LGL-BCI's superior accuracy and efficiency compared to current solutions, highlighting geometric deep learning's potential in MI-BCI applications. The efficiency, assessed on two public EEG datasets and two real-world EEG devices, significantly outperforms the state-of-the-art solution in accuracy ($82.54\%$ versus $62.22\%$) with fewer parameters (64.9M compared to 183.7M).
• Abstract（参考訳）: Brain-Computer Interfaces (BCI) は、脳信号を使って外部デバイスと対話する基盤技術である。 進歩にもかかわらず、脳波(EEG)に基づく運動画像(MI)タスクは、より小さなモデルサイズとより高速な推論を必要とするため、振幅や位相変動、複雑な空間相関といった課題に直面している。 本研究では,非ユークリッド距離空間,特にSymmetric Positive Definite (SPD) Manifold空間における脳波処理にGeometric Deep Learning Frameworkを用いたLGL-BCIフレームワークを提案する。 LGL-BCIは、堅牢なEEGデータ表現を提供し、空間相関をキャプチャする。 本研究では,PSD行列の次元性を低減するための特徴分解アルゴリズムを用いたEEGチャネル選択法を提案する。 大規模な実験により、LGL-BCIの精度と効率は現在のソリューションよりも優れており、MI-BCIアプリケーションにおける幾何学的深層学習の可能性を強調している。 2つのパブリックなEEGデータセットと2つの現実世界のEEGデバイスで評価された効率は、パラメータが少なく(183.7Mと比較して64.9M)、最先端のソリューションの精度(82.54\%対62.22\%$)を大きく上回っている。

関連論文リスト

• Geometric Neural Network based on Phase Space for BCI-EEG decoding [2.8196015357423376]
  ディープラーニングアルゴリズムの脳信号解析への統合は、まだ初期段階にある。 EEGは、非侵襲的で費用効果の高い性質と時間分解能に優れたため、BCIシステムを設計するための広く採用されている選択である。 本稿では、位相SPDNetアーキテクチャを提案し、その性能と結果の解釈可能性について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T19:36:20Z)
• ESTformer: Transformer Utilizing Spatiotemporal Dependencies for EEG Super-resolution [14.2426667945505]
  ESTformerは、Transformerに基づいた一時的な依存関係を利用するEEGフレームワークである。 ESTformerは、空間と時間次元に位置符号化法とマルチヘッド自己認識機構を適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T12:26:32Z)
• Bayesian Inference on Brain-Computer Interfaces via GLASS [4.04514704204904]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T21:29:00Z)
• A Hybrid Brain-Computer Interface Using Motor Imagery and SSVEP Based on Convolutional Neural Network [0.9176056742068814]
  本稿では,2ストリーム畳み込みニューラルネットワーク(TSCNN)を用いたハイブリッド脳-コンピュータインタフェースを提案する。 定常視覚誘発電位(SSVEP)と運動画像(MI)のパラダイムを組み合わせる。 TSCNNはトレーニングプロセスの2つのパラダイムにおいて、自動的に脳波の特徴を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T12:34:36Z)
• Collaborative Intelligent Reflecting Surface Networks with Multi-Agent Reinforcement Learning [63.83425382922157]
  インテリジェント・リフレクション・サーフェス(IRS)は将来の無線ネットワークに広く応用されることが想定されている。 本稿では,エネルギー収穫能力を備えた協調型IRSデバイスを用いたマルチユーザ通信システムについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-26T20:37:14Z)
• EEG-Inception: An Accurate and Robust End-to-End Neural Network for EEG-based Motor Imagery Classification [123.93460670568554]
  本稿では,脳波に基づく運動画像(MI)分類のための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 提案したCNNモデル、すなわちEEG-Inceptionは、Inception-Timeネットワークのバックボーン上に構築されている。 提案するネットワークは、生のEEG信号を入力とし、複雑なEEG信号前処理を必要としないため、エンドツーエンドの分類である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T19:03:10Z)
• Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Mobile Edge Computing with Heterogeneous Learning Tasks [53.1636151439562]
  モバイルエッジコンピューティング(MEC)は、AIアプリケーションに自然なプラットフォームを提供します。 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の助けを借りて、MECで機械学習タスクを実行するインフラストラクチャを提示します。 具体的には,モバイルユーザの送信パワー,基地局のビームフォーミングベクトル,risの位相シフト行列を共同で最適化することにより,参加ユーザの学習誤差を最小化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-25T07:08:50Z)
• Performance of Dual-Augmented Lagrangian Method and Common Spatial Patterns applied in classification of Motor-Imagery BCI [68.8204255655161]
  運動画像に基づく脳-コンピュータインタフェース(MI-BCI)は、神経リハビリテーションのための画期的な技術になる可能性がある。 使用する脳波信号のノイズの性質のため、信頼性の高いBCIシステムは特徴の最適化と抽出のために特別な手順を必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T20:50:13Z)
• Optimization-driven Machine Learning for Intelligent Reflecting Surfaces Assisted Wireless Networks [82.33619654835348]
  インテリジェントサーフェス(IRS)は、個々の散乱素子の位相シフトを制御して無線チャネルを再形成するために用いられる。 散乱素子の規模が大きいため、受動ビームフォーミングは一般に高い計算複雑性によって挑戦される。 本稿では、IRS支援無線ネットワークの性能向上のための機械学習(ML)アプローチに焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-29T08:39:43Z)
• Transfer Learning for Motor Imagery Based Brain-Computer Interfaces: A Complete Pipeline [54.73337667795997]
  移動学習(TL)は、新しい被験者の校正作業を減らすために、運動画像(MI)ベースの脳-コンピュータインタフェース(BCI)に広く用いられている。 本稿では,MIベースのBCIの3つのコンポーネント(空間フィルタリング,特徴工学,分類)すべてにおいてTLが考慮できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T23:44:21Z)
• EEG-TCNet: An Accurate Temporal Convolutional Network for Embedded Motor-Imagery Brain-Machine Interfaces [15.07343602952606]
  本稿では、トレーニング可能なパラメータをほとんど必要とせず、優れた精度を実現する新しい時間畳み込みネットワーク(TCN)であるEEG-TCNetを提案する。 メモリフットプリントが低く、推論の計算量も少ないため、エッジのリソース制限されたデバイスの組み込み分類に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-31T21:45:45Z)

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。