論文の概要: Contrastive Learning of Shared Spatiotemporal EEG Representations Across Individuals for Naturalistic Neuroscience
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14213v2
- Date: Sun, 14 Jul 2024 03:48:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 01:55:15.592735
- Title: Contrastive Learning of Shared Spatiotemporal EEG Representations Across Individuals for Naturalistic Neuroscience
- Title（参考訳）: 自然主義神経科学のための個人間の共有時空間脳波表現のコントラスト学習
- Authors: Xinke Shen, Lingyi Tao, Xuyang Chen, Sen Song, Quanying Liu, Dan Zhang,
- Abstract要約: 本研究は、個人間での共有時空間脳波表現(CL-SSTER)のコントラスト学習の枠組みを提案する。
このネットワークは、脳波に固有の空間的パターンと時間的パターンを同時に学習するために、空間的・時間的畳み込みを用いた。
CL-SSTERは、自然主義神経科学において、オブジェクト間共有神経表現を識別するための解釈可能でスケーラブルなフレームワークとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.093836450038608
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Neural representations induced by naturalistic stimuli offer insights into how humans respond to stimuli in daily life. Understanding neural mechanisms underlying naturalistic stimuli processing hinges on the precise identification and extraction of the shared neural patterns that are consistently present across individuals. Targeting the Electroencephalogram (EEG) technique, known for its rich spatial and temporal information, this study presents a framework for Contrastive Learning of Shared SpatioTemporal EEG Representations across individuals (CL-SSTER). CL-SSTER utilizes contrastive learning to maximize the similarity of EEG representations across individuals for identical stimuli, contrasting with those for varied stimuli. The network employed spatial and temporal convolutions to simultaneously learn the spatial and temporal patterns inherent in EEG. The versatility of CL-SSTER was demonstrated on three EEG datasets, including a synthetic dataset, a natural speech comprehension EEG dataset, and an emotional video watching EEG dataset. CL-SSTER attained the highest inter-subject correlation (ISC) values compared to the state-of-the-art ISC methods. The latent representations generated by CL-SSTER exhibited reliable spatiotemporal EEG patterns, which can be explained by properties of the naturalistic stimuli. CL-SSTER serves as an interpretable and scalable framework for the identification of inter-subject shared neural representations in naturalistic neuroscience.
- Abstract（参考訳）: 自然主義的な刺激によって誘発される神経表現は、人間の日常生活における刺激に対する反応に関する洞察を与える。
自然主義的刺激処理の根底にある神経機構を理解することは、個人間で一貫して存在する共有されたニューラルパターンの正確な識別と抽出に依存している。
本研究は,脳波(EEG)技術を用いて,個人間での共有時空間脳波のコントラスト学習(CL-SSTER)の枠組みを提案する。
CL-SSTERは、異なる刺激に対して異なる刺激に対して、個人間での脳波表現の類似性を最大化するために、対照的な学習を利用する。
このネットワークは、脳波に固有の空間的パターンと時間的パターンを同時に学習するために、空間的・時間的畳み込みを用いた。
CL-SSTERの汎用性は、合成データセット、自然な音声理解EEGデータセット、感情ビデオ監視EEGデータセットを含む3つのEEGデータセットで実証された。
CL-SSTERは、最先端のICC法と比較して、ISC(inter-ject correlation)の値が最も高い。
CL-SSTERによって生成された潜伏表現は、自然主義的刺激の特性によって説明できる信頼できる時空間脳波パターンを示した。
CL-SSTERは、自然主義神経科学において、オブジェクト間共有神経表現を識別するための解釈可能でスケーラブルなフレームワークとして機能する。
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