論文の概要: Graph Neural Networks in EEG-based Emotion Recognition: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01138v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 04:30:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 16:49:43.669986
• Title: Graph Neural Networks in EEG-based Emotion Recognition: A Survey
• Title（参考訳）: 脳波を用いた感情認識におけるグラフニューラルネットワーク
• Authors: Chenyu Liu, Xinliang Zhou, Yihao Wu, Ruizhi Yang, Liming Zhai, Ziyu Jia and Yang Liu
• Abstract要約: 重要なトレンドは、脳波に基づく感情認識のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発することである。 情動脳波の脳領域依存性は、この領域のGNNと他の時系列領域のGNNを区別する生理的基盤を持つ。 脳波に基づく感情認識におけるGNN構築のための明確なガイダンスを提供するために,フレームワークの3段階から手法を分析し,分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.727911746686848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compared to other modalities, EEG-based emotion recognition can intuitively respond to the emotional patterns in the human brain and, therefore, has become one of the most concerning tasks in the brain-computer interfaces field. Since dependencies within brain regions are closely related to emotion, a significant trend is to develop Graph Neural Networks (GNNs) for EEG-based emotion recognition. However, brain region dependencies in emotional EEG have physiological bases that distinguish GNNs in this field from those in other time series fields. Besides, there is neither a comprehensive review nor guidance for constructing GNNs in EEG-based emotion recognition. In the survey, our categorization reveals the commonalities and differences of existing approaches under a unified framework of graph construction. We analyze and categorize methods from three stages in the framework to provide clear guidance on constructing GNNs in EEG-based emotion recognition. In addition, we discuss several open challenges and future directions, such as Temporal full-connected graph and Graph condensation.
• Abstract（参考訳）: 他のモダリティと比較すると、脳波に基づく感情認識は人間の脳の感情パターンに直感的に反応し、脳とコンピュータのインターフェイスの分野で最も関係のあるタスクの1つになっている。 脳領域内の依存関係は感情と密接に関連しているため、脳波に基づく感情認識のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発することが大きなトレンドである。 しかし、感情脳波の脳領域依存性は、この領域のGNNと他の時系列領域のGNNを区別する生理的基盤を持つ。 さらに、脳波に基づく感情認識において、GNNを構築するための包括的なレビューやガイダンスは存在しない。 本調査では,グラフ構築の統一的枠組みの下での既存手法の共通点と相違点を明らかにする。 脳波に基づく感情認識におけるGNN構築のための明確なガイダンスを提供するために,フレームワークの3段階から手法を分析し,分類する。 さらに,時間的全連結グラフやグラフ凝縮など,オープンな課題や今後の方向性についても論じる。

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