論文の概要: Pioneering EEG Motor Imagery Classification Through Counterfactual Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09456v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 08:22:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 14:11:35.550174
• Title: Pioneering EEG Motor Imagery Classification Through Counterfactual Analysis
• Title（参考訳）: 対実解析による脳波モータ画像のピオネリング
• Authors: Kang Yin, Hye-Bin Shin, Hee-Dong Kim, Seong-Whan Lee
• Abstract要約: 我々は,反実的説明(CE)に対する新しい非生成的アプローチを導入し,探求する。 本手法は,時間周波数解析から得られたパッチを戦略的に交換することで,モデルの意思決定過程を評価する。 実験結果は,提案手法の有効性を検証するだけでなく,モデルの予測能力に対する人間的信頼を高めるためにも有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.859082755430595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of counterfactual explanation (CE) techniques in the realm of electroencephalography (EEG) classification has been relatively infrequent in contemporary research. In this study, we attempt to introduce and explore a novel non-generative approach to CE, specifically tailored for the analysis of EEG signals. This innovative approach assesses the model's decision-making process by strategically swapping patches derived from time-frequency analyses. By meticulously examining the variations and nuances introduced in the classification outcomes through this method, we aim to derive insights that can enhance interpretability. The empirical results obtained from our experimental investigations serve not only to validate the efficacy of our proposed approach but also to reinforce human confidence in the model's predictive capabilities. Consequently, these findings underscore the significance and potential value of conducting further, more extensive research in this promising direction.
• Abstract（参考訳）: 電気脳波分類(EEG)の領域におけるCE技術の適用は、現代研究では比較的稀である。 本研究では,脳波信号の解析に適した新しい非生成的アプローチをCEに導入し,探索する。 この革新的なアプローチは、時間周波数解析から得られたパッチを戦略的に交換することで、モデルの意思決定プロセスを評価する。 本手法は,分類結果に導入された変化やニュアンスを慎重に検討することにより,解釈可能性を高める知見を導出することを目的としている。 実験結果から得られた実験結果は,提案手法の有効性を検証するだけでなく,モデルの予測能力に対する人間的信頼の強化にも寄与する。 その結果、これらの発見は、この有望な方向性でさらなる、より広範な研究を行う意義と潜在的な価値を裏付ける。

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