論文の概要: Understanding Auditory Evoked Brain Signal via Physics-informed Embedding Network with Multi-Task Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02014v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 06:53:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 17:40:41.962286
- Title: Understanding Auditory Evoked Brain Signal via Physics-informed Embedding Network with Multi-Task Transformer
- Title（参考訳）: 物理インフォームド・エンベディングネットワークを用いたマルチタスク変換器を用いた聴覚誘発脳信号の理解
- Authors: Wanli Ma, Xuegang Tang, Jin Gu, Ying Wang, Yuling Xia,
- Abstract要約: マルチタスク変換器(PEMT-Net)を用いた物理インフォームド・エンベディング・ネットワークという,革新的なマルチタスク学習モデルを提案する。
PEMT-Netは物理インフォームド埋め込みとディープラーニング技術によりデコード性能を向上させる。
特定のデータセットに対する実験は、PEMT-Netがマルチタスクの聴覚信号復号における顕著な性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.261870217889503
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the fields of brain-computer interaction and cognitive neuroscience, effective decoding of auditory signals from task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI) is key to understanding how the brain processes complex auditory information. Although existing methods have enhanced decoding capabilities, limitations remain in information utilization and model representation. To overcome these challenges, we propose an innovative multi-task learning model, Physics-informed Embedding Network with Multi-Task Transformer (PEMT-Net), which enhances decoding performance through physics-informed embedding and deep learning techniques. PEMT-Net consists of two principal components: feature augmentation and classification. For feature augmentation, we propose a novel approach by creating neural embedding graphs via node embedding, utilizing random walks to simulate the physical diffusion of neural information. This method captures both local and non-local information overflow and proposes a position encoding based on relative physical coordinates. In the classification segment, we propose adaptive embedding fusion to maximally capture linear and non-linear characteristics. Furthermore, we propose an innovative parameter-sharing mechanism to optimize the retention and learning of extracted features. Experiments on a specific dataset demonstrate PEMT-Net's significant performance in multi-task auditory signal decoding, surpassing existing methods and offering new insights into the brain's mechanisms for processing complex auditory information.
- Abstract（参考訳）: 脳とコンピュータの相互作用と認知神経科学の分野では、タスクベースの機能的磁気共鳴画像(fMRI)から聴覚信号の効果的な復号化が、脳が複雑な聴覚情報をどのように処理するかを理解する鍵となる。
既存の手法ではデコード機能が強化されているが、情報利用やモデル表現に制限が残っている。
これらの課題を克服するために,本研究では,物理インフォームド埋め込みと深層学習によるデコード性能を向上させる,革新的なマルチタスク学習モデルであるPhysor-informed Embedding Network with Multi-Task Transformer (PEMT-Net)を提案する。
PEMT-Netは機能拡張と分類の2つの主要コンポーネントで構成されている。
機能拡張のために,ノード埋め込みによるニューラル埋め込みグラフを作成し,ランダムウォークを利用してニューラルネットワークの物理的拡散をシミュレートする手法を提案する。
本手法は,局所的および非局所的な情報オーバーフローを捕捉し,相対的な物理座標に基づく位置符号化を提案する。
分類セグメントでは,線形および非線形特性を最大に捉えるために,適応的な埋め込み融合を提案する。
さらに,抽出した特徴の保持と学習を最適化する,革新的なパラメータ共有機構を提案する。
特定のデータセットの実験では、PEMT-Netがマルチタスクの聴覚信号デコードにおいて重要なパフォーマンスを示し、既存の手法を超越し、複雑な聴覚情報を処理する脳のメカニズムに関する新たな洞察を提供する。
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