論文の概要: A Systematic Evaluation of Euclidean Alignment with Deep Learning for EEG Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10746v4
• Date: Thu, 23 May 2024 00:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 11:36:31.461796
• Title: A Systematic Evaluation of Euclidean Alignment with Deep Learning for EEG Decoding
• Title（参考訳）: 脳波復号のための深層学習によるユークリッドアライメントの体系的評価
• Authors: Bruna Junqueira, Bruno Aristimunha, Sylvain Chevallier, Raphael Y. de Camargo,
• Abstract要約: ユークリッドアライメント(EA)は、使いやすさ、計算の複雑さの低さ、ディープラーニングモデルとの互換性のために人気を集めている。 EAは対象物のデコーディングを4.33%改善し、収束時間を70%以上短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8962934131747162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) signals are frequently used for various Brain-Computer Interface (BCI) tasks. While Deep Learning (DL) techniques have shown promising results, they are hindered by the substantial data requirements. By leveraging data from multiple subjects, transfer learning enables more effective training of DL models. A technique that is gaining popularity is Euclidean Alignment (EA) due to its ease of use, low computational complexity, and compatibility with Deep Learning models. However, few studies evaluate its impact on the training performance of shared and individual DL models. In this work, we systematically evaluate the effect of EA combined with DL for decoding BCI signals. We used EA to train shared models with data from multiple subjects and evaluated its transferability to new subjects. Our experimental results show that it improves decoding in the target subject by 4.33% and decreases convergence time by more than 70%. We also trained individual models for each subject to use as a majority-voting ensemble classifier. In this scenario, using EA improved the 3-model ensemble accuracy by 3.7%. However, when compared to the shared model with EA, the ensemble accuracy was 3.62% lower.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号は脳-コンピュータインタフェース(BCI)の様々なタスクに頻繁に使用される。 ディープラーニング(DL)技術は有望な結果を示しているが、かなりのデータ要件によって妨げられている。 複数の被験者のデータを活用することで、トランスファーラーニングはDLモデルのより効果的なトレーニングを可能にする。 ユークリッドアライメント(Euclidean Alignment, EA)は、使いやすさ、計算の複雑さの低さ、ディープラーニングモデルとの互換性などによって人気を博しているテクニックである。 しかし、共有DLモデルと個別DLモデルのトレーニング性能に与える影響を評価する研究はほとんどない。 本研究では,BCI信号の復号化におけるEAとDLの併用効果を系統的に評価する。 EAを用いて複数の被験者のデータを共有モデルで学習し,新しい被験者への伝達性を評価した。 実験の結果,対象対象物の復号化を4.33%改善し,収束時間を70%以上短縮できることがわかった。 また,各被験者の個別モデルを,多数投票型アンサンブル分類器として使用するように訓練した。 このシナリオでは、EAを使用して3モデルアンサンブルの精度を3.7%改善した。 しかし、EAとの共有モデルと比較すると、アンサンブルの精度は3.62%低かった。

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