論文の概要: EEG-Deformer: A Dense Convolutional Transformer for Brain-computer Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00719v2
- Date: Tue, 29 Oct 2024 06:24:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-30 13:36:12.283742
- Title: EEG-Deformer: A Dense Convolutional Transformer for Brain-computer Interfaces
- Title（参考訳）: EEG-Deformer:脳-コンピュータインタフェースのための高密度畳み込み変換器
- Authors: Yi Ding, Yong Li, Hao Sun, Rui Liu, Chengxuan Tong, Chenyu Liu, Xinliang Zhou, Cuntai Guan,
- Abstract要約: 本稿では,CNN-Transformerに2つの新しいコンポーネントを組み込んだEEG-Deformerを紹介する。
EEG-Deformerは神経生理学的に意味のある脳領域から学習し、対応する認知タスクを学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.524441950422627
- License:
- Abstract: Effectively learning the temporal dynamics in electroencephalogram (EEG) signals is challenging yet essential for decoding brain activities using brain-computer interfaces (BCIs). Although Transformers are popular for their long-term sequential learning ability in the BCI field, most methods combining Transformers with convolutional neural networks (CNNs) fail to capture the coarse-to-fine temporal dynamics of EEG signals. To overcome this limitation, we introduce EEG-Deformer, which incorporates two main novel components into a CNN-Transformer: (1) a Hierarchical Coarse-to-Fine Transformer (HCT) block that integrates a Fine-grained Temporal Learning (FTL) branch into Transformers, effectively discerning coarse-to-fine temporal patterns; and (2) a Dense Information Purification (DIP) module, which utilizes multi-level, purified temporal information to enhance decoding accuracy. Comprehensive experiments on three representative cognitive tasks-cognitive attention, driving fatigue, and mental workload detection-consistently confirm the generalizability of our proposed EEG-Deformer, demonstrating that it either outperforms or performs comparably to existing state-of-the-art methods. Visualization results show that EEG-Deformer learns from neurophysiologically meaningful brain regions for the corresponding cognitive tasks. The source code can be found at https://github.com/yi-ding-cs/EEG-Deformer.
- Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号の時間的ダイナミクスを効果的に学習することは、脳-コンピュータインターフェース(BCI)を用いた脳活動の復号に不可欠である。
トランスフォーマーは、BCI分野における長期的なシーケンシャルな学習能力で人気があるが、ほとんどの手法は、トランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせることで、脳波信号の粗い時間的ダイナミクスを捉えることができない。
この制限を克服するために,1) 微細な時間学習(FTL) 分岐を変換器に統合する階層的粗度変換器(HCT) ブロックをCNN変換器に組み込んだEEG-Deformer と,2) マルチレベルで清浄な時間情報を利用して復号精度を高めるDense Information Purification (DIP) モジュールを導入する。
3つの代表的な認知タスクの認知的注意、運転疲労、精神作業負荷検出に関する総合的な実験は、提案した脳波変換器の一般化可能性を確認し、既存の最先端手法と相容れない性能を示す。
可視化の結果,脳波変換器は神経生理学的に意味のある脳領域から学習し,それに対応する認知機能を示すことがわかった。
ソースコードはhttps://github.com/yi-ding-cs/EEG-Deformerにある。
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