論文の概要: Deep learning applied to EEG data with different montages using spatial attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10550v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 16:17:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 12:58:24.543216
• Title: Deep learning applied to EEG data with different montages using spatial attention
• Title（参考訳）: 空間的注意を用いた異なるモンタージュを持つ脳波データに対する深層学習
• Authors: Dung Truong, Muhammad Abdullah Khalid, Arnaud Delorme
• Abstract要約: 脳波座標に空間的注意をあてて生の脳波データのチャネル調和を行う。 異なるチャネルモンタージュを用いてデータに基づいて訓練されたディープラーニングモデルは、23チャンネルと128チャンネルのデータモンタージュで訓練されたディープラーニングモデルよりもはるかに優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability of Deep Learning to process and extract relevant information in complex brain dynamics from raw EEG data has been demonstrated in various recent works. Deep learning models, however, have also been shown to perform best on large corpora of data. When processing EEG, a natural approach is to combine EEG datasets from different experiments to train large deep-learning models. However, most EEG experiments use custom channel montages, requiring the data to be transformed into a common space. Previous methods have used the raw EEG signal to extract features of interest and focused on using a common feature space across EEG datasets. While this is a sensible approach, it underexploits the potential richness of EEG raw data. Here, we explore using spatial attention applied to EEG electrode coordinates to perform channel harmonization of raw EEG data, allowing us to train deep learning on EEG data using different montages. We test this model on a gender classification task. We first show that spatial attention increases model performance. Then, we show that a deep learning model trained on data using different channel montages performs significantly better than deep learning models trained on fixed 23- and 128-channel data montages.
• Abstract（参考訳）: 脳波データから複雑な脳の力学の関連情報を処理し抽出する深層学習の能力は、近年様々な研究で実証されている。 しかし、ディープラーニングモデルは大規模なコーパスで最高のパフォーマンスを発揮することが示されている。 EEGを処理するとき、自然なアプローチは、異なる実験のEEGデータセットを組み合わせて大規模なディープラーニングモデルをトレーニングすることだ。 しかし、ほとんどのEEG実験はカスタムチャネルモンタージュを使用し、データを共通の空間に変換する必要がある。 従来の方法では、生のEEG信号を使用して興味のある特徴を抽出し、EEGデータセット間の共通の特徴空間の使用に重点を置いてきた。 これは賢明なアプローチだが、脳波生データの潜在的豊かさを過小評価している。 本研究では,脳波電極座標に適用した空間的注意力を用いて,生脳波データのチャネル調和を行い,異なるモンタージュを用いて脳波データのディープラーニングを訓練する。 このモデルを性別分類タスクでテストします。 まず,空間的注意がモデル性能を増加させることを示す。 さらに,異なるチャネルモンタージュを用いたデータに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルは,固定23チャネルと128チャネルのデータモンタージュでトレーニングされたディープラーニングモデルよりもはるかに優れた性能を示す。

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