論文の概要: Neuro-GPT: Developing A Foundation Model for EEG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03764v3
• Date: Sat, 11 Nov 2023 02:23:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 11:07:57.270778
• Title: Neuro-GPT: Developing A Foundation Model for EEG
• Title（参考訳）: Neuro-GPT:脳波の基礎モデルの開発
• Authors: Wenhui Cui, Woojae Jeong, Philipp Th\"olke, Takfarinas Medani, Karim Jerbi, Anand A. Joshi, Richard M. Leahy
• Abstract要約: 脳波エンコーダとGPTモデルからなる基礎モデルであるNeuro-GPTを提案する。 基礎モデルは、マスクされた脳波セグメントの再構築方法を学ぶ自己教師付きタスクを使用して、大規模データセット上で事前訓練される。 次に、モータ画像分類タスクのモデルを微調整し、その性能を低データ方式で検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04188114563181615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To handle the scarcity and heterogeneity of electroencephalography (EEG) data for Brain-Computer Interface (BCI) tasks, and to harness the power of large publicly available data sets, we propose Neuro-GPT, a foundation model consisting of an EEG encoder and a GPT model. The foundation model is pre-trained on a large-scale data set using a self-supervised task that learns how to reconstruct masked EEG segments. We then fine-tune the model on a Motor Imagery Classification task to validate its performance in a low-data regime (9 subjects). Our experiments demonstrate that applying a foundation model can significantly improve classification performance compared to a model trained from scratch, which provides evidence for the generalizability of the foundation model and its ability to address challenges of data scarcity and heterogeneity in EEG.
• Abstract（参考訳）: 脳-コンピューターインタフェース(bci)タスクのための脳波(eeg)データの不足と不均一性に対処するため、大規模な公開データセットのパワーを活用するために、脳波エンコーダとgptモデルからなる基礎モデルであるneuro-gptを提案する。 基礎モデルは、マスクされた脳波セグメントの再構築方法を学ぶ自己教師付きタスクを使用して、大規模データセット上で事前訓練される。 次に,モータ画像分類タスクのモデルを微調整し,低データ方式(9項目)の性能評価を行う。 基礎モデルの適用は,スクラッチからトレーニングしたモデルと比較して,分類性能を著しく向上できることを実証し,基礎モデルの一般化可能性と,脳波におけるデータ不足や多様性の課題に対処する能力を示す。

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