論文の概要: Self-supervised Learning for Electroencephalogram: A Systematic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05446v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 08:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 02:32:22.184841
• Title: Self-supervised Learning for Electroencephalogram: A Systematic Survey
• Title（参考訳）: 脳波の自己教師付き学習 : 体系的調査
• Authors: Weining Weng, Yang Gu, Shuai Guo, Yuan Ma, Zhaohua Yang, Yuchen Liu, and Yiqiang Chen
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、よく設計されたプレテキストタスクを通じてラベル付けされていないサンプルから表現を抽出するために提案されている。 本稿では,自己教師型学習と一般的なSSLフレームワークの概念と理論を紹介する。 我々は、分類学、方法論、技術詳細を含む、EEG分析のためのSSLの包括的なレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.450609924891978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electroencephalogram (EEG) is a non-invasive technique to record bioelectrical signals. Integrating supervised deep learning techniques with EEG signals has recently facilitated automatic analysis across diverse EEG-based tasks. However, the label issues of EEG signals have constrained the development of EEG-based deep models. Obtaining EEG annotations is difficult that requires domain experts to guide collection and labeling, and the variability of EEG signals among different subjects causes significant label shifts. To solve the above challenges, self-supervised learning (SSL) has been proposed to extract representations from unlabeled samples through well-designed pretext tasks. This paper concentrates on integrating SSL frameworks with temporal EEG signals to achieve efficient representation and proposes a systematic review of the SSL for EEG signals. In this paper, 1) we introduce the concept and theory of self-supervised learning and typical SSL frameworks. 2) We provide a comprehensive review of SSL for EEG analysis, including taxonomy, methodology, and technique details of the existing EEG-based SSL frameworks, and discuss the difference between these methods. 3) We investigate the adaptation of the SSL approach to various downstream tasks, including the task description and related benchmark datasets. 4) Finally, we discuss the potential directions for future SSL-EEG research.
• Abstract（参考訳）: 脳波(Electroencephalogram、EEG)は生体電気信号を記録する非侵襲的手法である。 教師付きディープラーニング技術と脳波信号を統合することで,脳波に基づく様々なタスクの自動解析が容易になった。 しかし、脳波信号のラベル問題は脳波に基づく深層モデルの開発を阻害している。 脳波アノテーションの取得は、ドメインの専門家が収集とラベル付けをガイドする必要があるため困難であり、異なる主題間での脳波信号のばらつきは、大きなラベルシフトを引き起こす。 上記の課題を解決するために,ラベルなしサンプルからよく設計された前文タスクから表現を抽出するために,自己教師付き学習(ssl)が提案されている。 本稿では、効率的な表現を実現するために、SSLフレームワークと時間的脳波信号の統合に集中し、脳波信号に対するSSLの体系的レビューを提案する。 この論文では 1) 自己教師型学習と一般的なSSLフレームワークの概念と理論を紹介する。 2) 既存のEEGベースのSSLフレームワークの分類,方法論,技術詳細を含む,脳波分析のためのSSLの包括的なレビューを行い,これらの方法の違いについて議論する。 3)タスク記述や関連するベンチマークデータセットなど,さまざまな下流タスクへのSSLアプローチの適用について検討する。 4)最後に,今後のSSL-EEG研究の方向性について論じる。

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