論文の概要: Applying Dimensionality Reduction as Precursor to LSTM-CNN Models for
Classifying Imagery and Motor Signals in ECoG-Based BCIs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13507v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 16:34:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 14:26:17.495039
- Title: Applying Dimensionality Reduction as Precursor to LSTM-CNN Models for
Classifying Imagery and Motor Signals in ECoG-Based BCIs
- Title（参考訳）: ECoG系BCIにおける画像とモータ信号の分類のためのLSTM-CNNモデルへの次元性低減の適用
- Authors: Soham Bafana
- Abstract要約: 本研究は,脳-コンピュータインタフェース(BCI)内での運動画像分類アルゴリズムを最適化することにより,領域を拡大することを目的とする。
我々は、次元削減のための教師なし手法、すなわち、一様多様体近似と投影(UMAP)とK-Nearest Neighbors(KNN)を利用する。
また,Long Short-Term Memory (LSTM) やConvolutional Neural Networks (CNN) といった教師付き手法を,分類タスクに活用することの必要性も評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Motor impairments, frequently caused by neurological incidents like strokes
or traumatic brain injuries, present substantial obstacles in rehabilitation
therapy. This research aims to elevate the field by optimizing motor imagery
classification algorithms within Brain-Computer Interfaces (BCIs). By improving
the efficiency of BCIs, we offer a novel approach that holds significant
promise for enhancing motor rehabilitation outcomes. Utilizing unsupervised
techniques for dimensionality reduction, namely Uniform Manifold Approximation
and Projection (UMAP) coupled with K-Nearest Neighbors (KNN), we evaluate the
necessity of employing supervised methods such as Long Short-Term Memory (LSTM)
and Convolutional Neural Networks (CNNs) for classification tasks. Importantly,
participants who exhibited high KNN scores following UMAP dimensionality
reduction also achieved high accuracy in supervised deep learning (DL) models.
Due to individualized model requirements and massive neural training data,
dimensionality reduction becomes an effective preprocessing step that minimizes
the need for extensive data labeling and supervised deep learning techniques.
This approach has significant implications not only for targeted therapies in
motor dysfunction but also for addressing regulatory, safety, and reliability
concerns in the rapidly evolving BCI field.
- Abstract（参考訳）: 脳卒中や外傷性脳損傷などの神経障害によってしばしば引き起こされる運動障害は、リハビリテーション療法においてかなりの障害となる。
本研究の目的は,脳-コンピュータインタフェース(BCI)内の運動画像分類アルゴリズムを最適化することにより,領域を拡大することである。
本稿では,BCIの効率を向上させることによって,運動リハビリテーションの成果を高めるための新たなアプローチを提案する。
k-nearest neighbors (knn) と組み合わされた一様多様体近似および投影 (umap) という次元減少のための教師なし手法を用いて,long short-term memory (lstm) や convolutional neural network (cnns) といった教師あり手法を用いた分類作業の必要性を評価した。
また, 教師付き深層学習(DL)モデルでは, UMAP次元減少後の高いKNNスコアを示した被験者も高い精度を達成できた。
個別化されたモデル要件と大規模なニューラルトレーニングデータにより、次元性の低減は、広範なデータラベリングと教師付きディープラーニング技術の必要性を最小限に抑える効果的な前処理ステップとなる。
このアプローチは、運動機能障害の標的治療だけでなく、急速に発展するBCI分野における規制、安全性、信頼性の懸念にも大きな影響を与える。
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