論文の概要: EEG decoding with conditional identification information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15489v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 13:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:32:02.866063
• Title: EEG decoding with conditional identification information
• Title（参考訳）: 条件付き識別情報を用いた脳波復号
• Authors: Pengfei Sun, Jorg De Winne, Paul Devos, Dick Botteldooren,
• Abstract要約: 脳波信号を復号することは、人間の脳を解き放ち、脳とコンピュータのインターフェースを進化させるのに不可欠である。 従来の機械学習アルゴリズムは、高ノイズレベルと脳波信号の個人間変動によって妨げられている。 ディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、その高度な非線形モデリング能力のために、将来性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.873458431535408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decoding EEG signals is crucial for unraveling human brain and advancing brain-computer interfaces. Traditional machine learning algorithms have been hindered by the high noise levels and inherent inter-person variations in EEG signals. Recent advances in deep neural networks (DNNs) have shown promise, owing to their advanced nonlinear modeling capabilities. However, DNN still faces challenge in decoding EEG samples of unseen individuals. To address this, this paper introduces a novel approach by incorporating the conditional identification information of each individual into the neural network, thereby enhancing model representation through the synergistic interaction of EEG and personal traits. We test our model on the WithMe dataset and demonstrated that the inclusion of these identifiers substantially boosts accuracy for both subjects in the training set and unseen subjects. This enhancement suggests promising potential for improving for EEG interpretability and understanding of relevant identification features.
• Abstract（参考訳）: 脳波信号を復号することは、人間の脳を解き放ち、脳とコンピュータのインターフェースを進化させるのに不可欠である。 従来の機械学習アルゴリズムは、高ノイズレベルと脳波信号の個人間変動によって妨げられている。 ディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、その高度な非線形モデリング能力のために、将来性を示している。 しかし、DNNは未確認個体の脳波サンプルの解読に依然として課題に直面している。 そこで本稿では,脳波と個人特性の相乗的相互作用を通じて,各個体の条件付き識別情報をニューラルネットワークに組み込むことにより,モデル表現を向上させる手法を提案する。 WithMeデータセット上でモデルをテストし、これらの識別子を組み込むことで、トレーニングセットと見当たらない被験者の両方の精度が大幅に向上することを示した。 この強化は、脳波の解釈可能性の向上と関連する識別機能の理解に有望な可能性を示唆している。

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