論文の概要: A Temporal-Spectral Fusion Transformer with Subject-specific Adapter for
Enhancing RSVP-BCI Decoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06340v1
- Date: Fri, 12 Jan 2024 03:18:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 20:31:48.602257
- Title: A Temporal-Spectral Fusion Transformer with Subject-specific Adapter for
Enhancing RSVP-BCI Decoding
- Title（参考訳）: rsvp-bciデコード強化用サブジェクト固有アダプタ付き時間スペクトル核融合トランス
- Authors: Xujin Li, Wei Wei, Shuang Qiu, and Huiguang He
- Abstract要約: RSVP-based Brain-Computer Interface (BCI) は脳波(EEG)信号を用いた標的探索のための効率的な技術である。
従来の復号法は、新しい被験者からのかなりの量のトレーニングデータに依存している。
そこで本研究では,既存の対象データから学習したモデルの知識を高速に伝達し,新たな対象データからデコードする対象特化アダプタを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.000487099591776
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Rapid Serial Visual Presentation (RSVP)-based Brain-Computer Interface
(BCI) is an efficient technology for target retrieval using
electroencephalography (EEG) signals. The performance improvement of
traditional decoding methods relies on a substantial amount of training data
from new test subjects, which increases preparation time for BCI systems.
Several studies introduce data from existing subjects to reduce the dependence
of performance improvement on data from new subjects, but their optimization
strategy based on adversarial learning with extensive data increases training
time during the preparation procedure. Moreover, most previous methods only
focus on the single-view information of EEG signals, but ignore the information
from other views which may further improve performance. To enhance decoding
performance while reducing preparation time, we propose a Temporal-Spectral
fusion transformer with Subject-specific Adapter (TSformer-SA). Specifically, a
cross-view interaction module is proposed to facilitate information transfer
and extract common representations across two-view features extracted from EEG
temporal signals and spectrogram images. Then, an attention-based fusion module
fuses the features of two views to obtain comprehensive discriminative features
for classification. Furthermore, a multi-view consistency loss is proposed to
maximize the feature similarity between two views of the same EEG signal.
Finally, we propose a subject-specific adapter to rapidly transfer the
knowledge of the model trained on data from existing subjects to decode data
from new subjects. Experimental results show that TSformer-SA significantly
outperforms comparison methods and achieves outstanding performance with
limited training data from new subjects. This facilitates efficient decoding
and rapid deployment of BCI systems in practical use.
- Abstract（参考訳）: The Rapid Serial Visual Presentation (RSVP)-based Brain-Computer Interface (BCI) は脳波(EEG)信号を用いたターゲット検索のための効率的な技術である。
従来の復号法の性能改善は、BCIシステムの準備時間を増加させる新しい被験者のトレーニングデータに大きく依存している。
いくつかの研究は、既存の被験者のデータを新しい被験者のデータに対するパフォーマンス改善の依存性を減らすために導入するが、広範囲なデータを含む敵対的学習に基づく最適化戦略は、準備過程におけるトレーニング時間を増加させる。
さらに,従来の手法では脳波信号の単一ビュー情報のみに焦点が当てられているが,他のビューからの情報は無視されているため,さらなる性能向上が期待できる。
準備時間を短縮しつつデコード性能を向上させるため,被験者固有アダプタ(TSformer-SA)を用いた時間スペクトル融合トランスを提案する。
具体的には,脳波時間信号とスペクトログラム画像から抽出した2視点特徴の共通表現を抽出し,情報伝達を容易にするクロスビューインタラクションモジュールを提案する。
そして、注意に基づく融合モジュールは、2つのビューの特徴を融合して、分類のための包括的識別特徴を得る。
さらに、同一脳波信号の2つのビュー間の特徴類似性を最大化するために、マルチビュー一貫性損失を提案する。
最後に,既存の対象データから学習したモデルの知識を高速に伝達し,新たな対象データからデコードする対象特化アダプタを提案する。
実験の結果,TSformer-SAは比較法を著しく上回り,新しい被験者の限られたトレーニングデータで優れた性能を発揮することがわかった。
これにより、bciシステムの効率的なデコードと迅速な展開が実用化される。
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