論文の概要: Understanding learning from EEG data: Combining machine learning and feature engineering based on hidden Markov models and mixed models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08113v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 12:24:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:13:32.499140
• Title: Understanding learning from EEG data: Combining machine learning and feature engineering based on hidden Markov models and mixed models
• Title（参考訳）: 脳波データからの学習を理解する:隠れマルコフモデルと混合モデルに基づく機械学習と特徴工学の組み合わせ
• Authors: Gabriel Rodrigues Palma, Conor Thornberry, Se\'an Commins, Rafael de Andrade Moral
• Abstract要約: 前頭蓋振動は空間ナビゲーションや記憶において重要な役割を担っていると考えられている。 EEGデータセットは非常に複雑で、神経信号の変化を解釈しにくくする。 本稿では,脳波データから特徴を抽出するために隠れマルコフと線形混合効果モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Theta oscillations, ranging from 4-8 Hz, play a significant role in spatial learning and memory functions during navigation tasks. Frontal theta oscillations are thought to play an important role in spatial navigation and memory. Electroencephalography (EEG) datasets are very complex, making any changes in the neural signal related to behaviour difficult to interpret. However, multiple analytical methods are available to examine complex data structure, especially machine learning based techniques. These methods have shown high classification performance and the combination with feature engineering enhances the capability of these methods. This paper proposes using hidden Markov and linear mixed effects models to extract features from EEG data. Based on the engineered features obtained from frontal theta EEG data during a spatial navigation task in two key trials (first, last) and between two conditions (learner and non-learner), we analysed the performance of six machine learning methods (Polynomial Support Vector Machines, Non-linear Support Vector Machines, Random Forests, K-Nearest Neighbours, Ridge, and Deep Neural Networks) on classifying learner and non-learner participants. We also analysed how different standardisation methods used to pre-process the EEG data contribute to classification performance. We compared the classification performance of each trial with data gathered from the same subjects, including solely coordinate-based features, such as idle time and average speed. We found that more machine learning methods perform better classification using coordinate-based data. However, only deep neural networks achieved an area under the ROC curve higher than 80% using the theta EEG data alone. Our findings suggest that standardising the theta EEG data and using deep neural networks enhances the classification of learner and non-learner subjects in a spatial learning task.
• Abstract（参考訳）: 4-8hzのテタ振動は、ナビゲーションタスク中の空間学習と記憶機能において重要な役割を果たす。 前頭蓋振動は空間ナビゲーションや記憶において重要な役割を担っていると考えられている。 脳波(eeg)データセットは非常に複雑であり、行動に関連する神経信号の変化は解釈が困難である。 しかし、複雑なデータ構造、特に機械学習に基づく技術を調べるために、複数の解析手法が利用可能である。 これらの手法は高い分類性能を示し、特徴工学と組み合わせることでこれらの手法の能力を高める。 本稿では,脳波データから特徴を抽出するために隠れマルコフと線形混合効果モデルを提案する。 2つの主要な実験(初回, 最終回)と2つの条件(初回, ノンラーナー)において, 前頭脳波データから得られた特徴に基づき, 学習者および非ラーナー参加者の分類における6つの機械学習手法(Polynomial Support Vector Machines, Non-linear Support Vector Machines, Random Forests, K-Nearest Neighbours, Ridge, Deep Neural Networks)の性能解析を行った。 また,脳波データを前処理するために異なる標準化手法が分類性能にどのように寄与するかを分析した。 アイドル時間や平均速度などの座標に基づく特徴を含む同一被験者から収集したデータと,各試験の分類性能を比較した。 より多くの機械学習手法が座標データを用いてより良い分類を行うことがわかった。 しかし、深層ニューラルネットワークのみが、theta eegデータのみを使用して、roc曲線の80%以上の領域を達成した。 その結果,脳波データの標準化と深層ニューラルネットワークの利用により,空間学習課題における学習者と非学習者の分類が向上することが示唆された。

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