論文の概要: Improving EEG Signal Classification Accuracy Using Wasserstein Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09453v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 03:57:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 12:48:37.738934
• Title: Improving EEG Signal Classification Accuracy Using Wasserstein Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: Wasserstein生成逆数ネットワークを用いた脳波信号分類精度の向上
• Authors: Joshua Park, Priyanshu Mahey, Ore Adeniyi
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングとWasserstein Generative Adversarial Network(WGAN)の最新動向に関する実践的解法を提案する。 WGANは、45人の個人から約1500の脳波記録と64のチャネルからなるBCI2000データセットで訓練された。 Frechet Inception Distance (FID) を用いて測定した生成信号の品質は、それぞれ1.345と11.565のスコアを得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) plays a vital role in recording brain activities and is integral to the development of brain-computer interface (BCI) technologies. However, the limited availability and high variability of EEG signals present substantial challenges in creating reliable BCIs. To address this issue, we propose a practical solution drawing on the latest developments in deep learning and Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN). The WGAN was trained on the BCI2000 dataset, consisting of around 1500 EEG recordings and 64 channels from 45 individuals. The generated EEG signals were evaluated via three classifiers yielding improved average accuracies. The quality of generated signals measured using Frechet Inception Distance (FID) yielded scores of 1.345 and 11.565 for eyes-open and closed respectively. Even without a spectral or spatial loss term, our WGAN model was able to emulate the spectral and spatial properties of the EEG training data. The WGAN-generated data mirrored the dominant alpha activity during closed-eye resting and high delta waves in the training data in its topographic map and power spectral density (PSD) plot. Our research testifies to the potential of WGANs in addressing the limited EEG data issue for BCI development by enhancing a small dataset to improve classifier generalizability.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)は脳の活動を記録する上で重要な役割を担い、脳-コンピュータインターフェース(BCI)技術の発展に不可欠である。 しかし、脳波信号の可用性と高い可変性は、信頼性の高いBCIを作成する上で大きな課題となる。 この問題に対処するために,ディープラーニングとWasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) の最近の発展に関する実践的な解法を提案する。 WGANは、45人の個人から約1500個の脳波記録と64個のチャネルからなるBCI2000データセットで訓練された。 生成した脳波信号は3つの分類器を用いて評価され,平均精度が向上した。 また,frechetインセプション距離(fid)を用いて測定した信号のクオリティは,それぞれ1.345点,11.565点であった。 スペクトル損失項や空間損失項がなくても,我々のWGANモデルは脳波トレーニングデータのスペクトル特性と空間特性をエミュレートすることができた。 wganが生成したデータは、その地形図とパワースペクトル密度(psd)プロットにおいて、閉眼安静時および高デルタ波中の支配的アルファ活動を反映していた。 本研究は,BCI 開発における限られた脳波データ問題に対処する WGAN の可能性を検証するものである。

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