論文の概要: Optimizing Brain-Computer Interface Performance: Advancing EEG Signals Channel Selection through Regularized CSP and SPEA II Multi-Objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00721v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 00:04:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 21:02:11.729349
• Title: Optimizing Brain-Computer Interface Performance: Advancing EEG Signals Channel Selection through Regularized CSP and SPEA II Multi-Objective Optimization
• Title（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェース性能の最適化:正規化CSPとSPEA II多目的最適化による脳波信号のチャネル選択の改善
• Authors: M. Moein Esfahani, Hossein Sadati, Vince D Calhoun,
• Abstract要約: RCSPは脳波信号の識別と分類に有効である。 我々は、MIタスクを持つマルチチャネル脳波信号からチャネルのサブセットを選択する際に、最先端のアプローチを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.981941979747305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brain-computer interface systems and the recording of brain activity has garnered significant attention across a diverse spectrum of applications. EEG signals have emerged as a modality for recording neural electrical activity. Among the methodologies designed for feature extraction from EEG data, the method of RCSP has proven to be an approach, particularly in the context of MI tasks. RCSP exhibits efficacy in the discrimination and classification of EEG signals. In optimizing the performance of this method, our research extends to a comparative analysis with conventional CSP techniques, as well as optimized methodologies designed for similar applications. Notably, we employ the meta-heuristic multi-objective Strength Pareto Evolutionary Algorithm II (SPEA-II) as a pivotal component of our research paradigm. This is a state-of-the-art approach in the selection of an subset of channels from a multichannel EEG signal with MI tasks. Our main objective is to formulate an optimum channel selection strategy aimed at identifying the most pertinent subset of channels from the multi-dimensional electroencephalogram (EEG) signals. One of the primary objectives inherent to channel selection in the EEG signal analysis pertains to the reduction of the channel count, an approach that enhances user comfort when utilizing gel-based EEG electrodes. Additionally, within this research, we took benefit of ensemble learning models as a component of our decision-making. This technique serves to mitigate the challenges associated with overfitting, especially when confronted with an extensive array of potentially redundant EEG channels and data noise. Our findings not only affirm the performance of RCSP in MI-based BCI systems, but also underscore the significance of channel selection strategies and ensemble learning techniques in optimizing the performance of EEG signal classification.
• Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェースシステムと脳活動の記録は、様々な応用において大きな注目を集めている。 脳波信号は、神経電気活動を記録するためのモダリティとして登場した。 脳波データから特徴抽出するために設計された手法のうち、RCSPの手法は特にMIタスクの文脈においてアプローチであることが証明されている。 RCSPは脳波信号の識別と分類に有効である。 本手法の性能を最適化する上で,本研究は従来のCSP手法との比較分析や,類似アプリケーション用に設計された最適化手法にまで拡張する。 特に,メタヒューリスティックな多目的パレート進化アルゴリズム(SPEA-II)を研究パラダイムの重要な構成要素として用いている。 これは、MIタスクを持つマルチチャネル脳波信号からチャネルのサブセットを選択するための最先端のアプローチである。 我々の主な目的は、多次元脳波(EEG)信号から最も関連するチャネルのサブセットを特定するための最適なチャネル選択戦略を定式化することである。 脳波信号解析におけるチャネル選択に固有の主な目的の1つは、ゲルベースのEEG電極を利用する際のユーザの快適性を高めるアプローチであるチャネルカウントの減少である。 さらに,本研究では,意思決定の構成要素として,アンサンブル学習モデルの利点を生かした。 このテクニックは、特に、潜在的に冗長なEEGチャネルとデータノイズの広範囲に直面している場合に、オーバーフィッティングに関連する課題を軽減するのに役立つ。 本研究は,MIベースのBCIシステムにおけるRCSPの性能を裏付けるだけでなく,脳波信号分類の最適化におけるチャネル選択戦略とアンサンブル学習技術の重要性を裏付けるものである。

関連論文リスト

• Physics-informed and Unsupervised Riemannian Domain Adaptation for Machine Learning on Heterogeneous EEG Datasets [53.367212596352324]
  脳波信号物理を利用した教師なし手法を提案する。 脳波チャンネルをフィールド、ソースフリーなドメイン適応を用いて固定位置にマッピングする。 提案手法は脳-コンピュータインタフェース(BCI)タスクおよび潜在的なバイオマーカー応用におけるロバストな性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T16:17:33Z)
• DGSD: Dynamical Graph Self-Distillation for EEG-Based Auditory Spatial Attention Detection [49.196182908826565]
  AAD(Auditory Attention Detection)は、マルチスピーカー環境で脳信号からターゲット話者を検出することを目的としている。 現在のアプローチは主に、画像のようなユークリッドデータを処理するために設計された従来の畳み込みニューラルネットワークに依存している。 本稿では、入力として音声刺激を必要としないAADのための動的グラフ自己蒸留(DGSD)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T13:43:46Z)
• Multiple Time Series Fusion Based on LSTM An Application to CAP A Phase Classification Using EEG [56.155331323304]
  本研究では,深層学習に基づく脳波チャンネルの特徴レベル融合を行う。 チャネル選択,融合,分類手順を2つの最適化アルゴリズムで最適化した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-18T14:17:49Z)
• Learning to Perform Downlink Channel Estimation in Massive MIMO Systems [72.76968022465469]
  大規模マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムにおけるダウンリンク(DL)チャネル推定について検討する。 一般的なアプローチは、チャネル硬化によって動機付けられた推定値として平均値を使用することである。 本稿では2つの新しい推定法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T13:42:32Z)
• Learning Signal Representations for EEG Cross-Subject Channel Selection and Trial Classification [0.3553493344868413]
  脳波記録の主観非依存チャネル選択のためのアルゴリズムを提案する。 チャネル固有の1D-畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)を教師付き方法で特徴抽出器として利用し、クラス分離性を最大化する。 トレーニング後、選択されたチャネル固有の1D-CNNのパラメータ化されたサブグループのみを新しい被験者からの新たな信号に転送することで、アルゴリズムを活用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-20T06:22:16Z)
• End-to-end learnable EEG channel selection with deep neural networks [72.21556656008156]
  本稿では,脳波チャネル選択をニューラルネットワーク自体に組み込む枠組みを提案する。 我々は、離散チャネル選択パラメータの連続緩和を用いて、この新しい最適化問題の離散的性質を扱う。 この一般的なアプローチは、2つの異なるEEGタスクで評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T13:44:07Z)
• EEG-Inception: An Accurate and Robust End-to-End Neural Network for EEG-based Motor Imagery Classification [123.93460670568554]
  本稿では,脳波に基づく運動画像(MI)分類のための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 提案したCNNモデル、すなわちEEG-Inceptionは、Inception-Timeネットワークのバックボーン上に構築されている。 提案するネットワークは、生のEEG信号を入力とし、複雑なEEG信号前処理を必要としないため、エンドツーエンドの分類である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T19:03:10Z)
• Improving EEG Decoding via Clustering-based Multi-task Feature Learning [27.318646122939537]
  機械学習は、EEGパターンをより良い復号精度に最適化する有望な技術を提供します。 既存のアルゴリズムは、真のEEGサンプル分布を捕捉する基礎となるデータ構造を効果的に探索しない。 クラスタリングに基づく脳波パターン復号のためのマルチタスク機能学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-12T13:31:53Z)
• Cross-Correlation Based Discriminant Criterion for Channel Selection in Motor Imagery BCI Systems [1.240096657086732]
  本稿では,異なる運動画像(MI)タスクの精神状態を識別するチャネルの重要性を評価する,相互相関に基づく識別基準(XCDC)を提案する。 XCDCは、全チャネルセットアップと比較して分類精度を損なうことなく、チャネルの量を著しく削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T08:32:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。