論文の概要: Spatiotemporal Pooling on Appropriate Topological Maps Represented as Two-Dimensional Images for EEG Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04353v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 09:35:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:35:49.967579
• Title: Spatiotemporal Pooling on Appropriate Topological Maps Represented as Two-Dimensional Images for EEG Classification
• Title（参考訳）: 脳波分類のための2次元画像として表現された適切なトポロジカルマップの時空間プール
• Authors: Takuto Fukushima and Ryusuke Miyamoto
• Abstract要約: 脳波(EEG)信号に基づく運動分類は、脳-コンピュータインターフェースの最も重要な応用の1つである。 本研究では,脳波を用いた3つの特徴を持つ新しい運動画像分類法を提案する。 PhysioNet EEG Movement Motor/Imageryデータセットを用いた実験の結果、提案手法は88.57%の最適分類精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motor imagery classification based on electroencephalography (EEG) signals is one of the most important brain-computer interface applications, although it needs further improvement. Several methods have attempted to obtain useful information from EEG signals by using recent deep learning techniques such as transformers. To improve the classification accuracy, this study proposes a novel EEG-based motor imagery classification method with three key features: generation of a topological map represented as a two-dimensional image from EEG signals with coordinate transformation based on t-SNE, use of the InternImage to extract spatial features, and use of spatiotemporal pooling inspired by PoolFormer to exploit spatiotemporal information concealed in a sequence of EEG images. Experimental results using the PhysioNet EEG Motor Movement/Imagery dataset showed that the proposed method achieved the best classification accuracy of 88.57%, 80.65%, and 70.17% on two-, three-, and four-class motor imagery tasks in cross-individual validation.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号に基づく運動画像分類は脳-コンピュータインターフェースの最も重要な応用の1つであるが、さらなる改善が必要である。 変換器などの最近の深層学習技術を用いて,脳波信号から有用な情報を得る方法がいくつかある。 本研究は,t-sneに基づく座標変換による脳波信号から2次元画像として表現される位相マップの生成,空間特徴抽出のためのinterternimageの使用,eeg画像列に隠された時空間情報を活用するためにpoolformerにインスパイアされた時空間プーリングの利用の3つの特徴を有する,脳波に基づく運動画像分類手法を提案する。 PhysioNet EEG Motor Movement/ Imagery データセットを用いた実験の結果,2-,3-,4-クラスの運動画像タスクにおいて,提案手法が88.57%,80.65%,70.17%の分類精度を達成した。

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