論文の概要: RLEEGNet: Integrating Brain-Computer Interfaces with Adaptive AI for Intuitive Responsiveness and High-Accuracy Motor Imagery Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09465v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 02:03:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 12:51:16.036104
• Title: RLEEGNet: Integrating Brain-Computer Interfaces with Adaptive AI for Intuitive Responsiveness and High-Accuracy Motor Imagery Classification
• Title（参考訳）: RLEEGNet:直感的応答性と高精度モータ画像分類のための適応AIを用いた脳-コンピュータインタフェースの統合
• Authors: Sriram V.C. Nallani and Gautham Ramachandran
• Abstract要約: 本稿では,Deep Q-Networks (DQN) を用いた強化学習を分類タスクに活用するフレームワークを提案する。 本稿では,OVR(One-Versus-The-Rest)方式で,マルチクラス運動画像(MI)分類のための前処理手法を提案する。 DQNと1D-CNN-LSTMアーキテクチャの統合は意思決定プロセスをリアルタイムで最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Current approaches to prosthetic control are limited by their reliance on traditional methods, which lack real-time adaptability and intuitive responsiveness. These limitations are particularly pronounced in assistive technologies designed for individuals with diverse cognitive states and motor intentions. In this paper, we introduce a framework that leverages Reinforcement Learning (RL) with Deep Q-Networks (DQN) for classification tasks. Additionally, we present a preprocessing technique using the Common Spatial Pattern (CSP) for multiclass motor imagery (MI) classification in a One-Versus-The-Rest (OVR) manner. The subsequent 'csp space' transformation retains the temporal dimension of EEG signals, crucial for extracting discriminative features. The integration of DQN with a 1D-CNN-LSTM architecture optimizes the decision-making process in real-time, thereby enhancing the system's adaptability to the user's evolving needs and intentions. We elaborate on the data processing methods for two EEG motor imagery datasets. Our innovative model, RLEEGNet, incorporates a 1D-CNN-LSTM architecture as the Online Q-Network within the DQN, facilitating continuous adaptation and optimization of control strategies through feedback. This mechanism allows the system to learn optimal actions through trial and error, progressively improving its performance. RLEEGNet demonstrates high accuracy in classifying MI-EEG signals, achieving as high as 100% accuracy in MI tasks across both the GigaScience (3-class) and BCI-IV-2a (4-class) datasets. These results highlight the potential of combining DQN with a 1D-CNN-LSTM architecture to significantly enhance the adaptability and responsiveness of BCI systems.
• Abstract（参考訳）: 現在の義肢制御へのアプローチは、リアルタイム適応性と直感的な応答性に欠ける従来の手法に依存しているため制限されている。 これらの制限は、様々な認知状態と運動意図を持つ個人のために設計された補助技術において特に顕著である。 本稿では,Reinforcement Learning (RL) とDeep Q-Networks (DQN) を併用して分類処理を行うフレームワークを提案する。 さらに,1-Versus-The-Rest(OVR)方式のマルチクラス運動画像(MI)分類に共通空間パターン(CSP)を用いた前処理手法を提案する。 その後のcsp空間変換は、識別的特徴の抽出に不可欠な脳波信号の時間次元を保持する。 DQNと1D-CNN-LSTMアーキテクチャの統合は、意思決定プロセスをリアルタイムで最適化し、ユーザの進化するニーズや意図に対するシステムの適応性を高める。 2つの脳波運動画像データセットのデータ処理手法について詳述する。 我々の革新的なモデルであるRLEEGNetは、1D-CNN-LSTMアーキテクチャをオンラインQ-NetworkとしてDQNに組み込み、フィードバックによる制御戦略の継続的適応と最適化を容易にする。 このメカニズムにより、システムは試行錯誤を通じて最適なアクションを学習でき、徐々にパフォーマンスが向上する。 RLEEGNetはMI-EEG信号の分類において高い精度を示し、GigaScience (3-class)とBCI-IV-2a (4-class)の両方のデータセットでMIタスクの100%の精度を達成する。 これらの結果から,DQNと1D-CNN-LSTMアーキテクチャを組み合わせることで,BCIシステムの適応性と応答性を大幅に向上する可能性が示唆された。

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