論文の概要: Quantifying Spatial Domain Explanations in BCI using Earth Mover's Distance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01277v1
- Date: Thu, 2 May 2024 13:35:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 16:34:40.890802
- Title: Quantifying Spatial Domain Explanations in BCI using Earth Mover's Distance
- Title（参考訳）: 地球モーバー距離を用いたBCIにおける空間領域説明の定量化
- Authors: Param Rajpura, Hubert Cecotti, Yogesh Kumar Meena,
- Abstract要約: BCIは、人間とコンピュータの独特なコミュニケーションを促進し、障害のある個人に利益をもたらす。
BCIのパフォーマンスを評価し、説明することが不可欠で、潜在的ユーザに対して、期待通り動作しない場合にフラストレーションを避けるための明確な説明を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.038190786160174
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain-computer interface (BCI) systems facilitate unique communication between humans and computers, benefiting severely disabled individuals. Despite decades of research, BCIs are not fully integrated into clinical and commercial settings. It's crucial to assess and explain BCI performance, offering clear explanations for potential users to avoid frustration when it doesn't work as expected. This work investigates the efficacy of different deep learning and Riemannian geometry-based classification models in the context of motor imagery (MI) based BCI using electroencephalography (EEG). We then propose an optimal transport theory-based approach using earth mover's distance (EMD) to quantify the comparison of the feature relevance map with the domain knowledge of neuroscience. For this, we utilized explainable AI (XAI) techniques for generating feature relevance in the spatial domain to identify important channels for model outcomes. Three state-of-the-art models are implemented - 1) Riemannian geometry-based classifier, 2) EEGNet, and 3) EEG Conformer, and the observed trend in the model's accuracy across different architectures on the dataset correlates with the proposed feature relevance metrics. The models with diverse architectures perform significantly better when trained on channels relevant to motor imagery than data-driven channel selection. This work focuses attention on the necessity for interpretability and incorporating metrics beyond accuracy, underscores the value of combining domain knowledge and quantifying model interpretations with data-driven approaches in creating reliable and robust Brain-Computer Interfaces (BCIs).
- Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインターフェース(BCI)システムは、人間とコンピュータの間のユニークなコミュニケーションを促進し、障害のある個人に利益をもたらす。
何十年にもわたっての研究にもかかわらず、BCIは臨床および商業的な環境に完全には統合されていない。
BCIのパフォーマンスを評価し、説明することが不可欠で、潜在的ユーザに対して、期待通り動作しない場合にフラストレーションを避けるための明確な説明を提供する。
本研究では,脳波(EEG)を用いた運動画像(MI)に基づくBCIにおいて,異なる深層学習とリーマン幾何学に基づく分類モデルの有効性について検討した。
そこで我々は,地球移動器距離(EMD)を用いた最適輸送理論に基づくアプローチを提案し,特徴関連マップと神経科学の領域知識の比較を定量化する。
そこで我々は、空間領域における特徴関連性を生成するための説明可能なAI(XAI)技術を用いて、モデル結果の重要なチャネルを同定した。
3つの最先端モデルが実装されている - 1)リーマン幾何学に基づく分類器。
2)EEGNet,および
3)EEGコンフォーマー,およびデータセット上の異なるアーキテクチャにわたるモデルの精度の観測傾向は,提案した特徴関連指標と相関する。
多様なアーキテクチャを持つモデルは、データ駆動のチャネル選択よりも運動画像に関連するチャネルで訓練すると、大幅に向上する。
この研究は、信頼性と堅牢なBrain-Computer Interface(BCI)を作成する上で、ドメイン知識とモデル解釈をデータ駆動のアプローチと組み合わせることの価値を強調する。
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