論文の概要: You Only Acquire Sparse-channel (YOAS): A Unified Framework for Dense-channel EEG Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15269v1
• Date: Fri, 21 Jun 2024 16:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 13:03:22.953983
• Title: You Only Acquire Sparse-channel (YOAS): A Unified Framework for Dense-channel EEG Generation
• Title（参考訳）: 疎チャネル(YOAS)のみを取得する:Dense-channel EEG 生成のための統一フレームワーク
• Authors: Hongyu Chen, Weiming Zeng, Luhui Cai, Yueyang Li, Lei Wang, Jia Lu, Hongjie Yan, Wai Ting Siok, Nizhuan Wang,
• Abstract要約: スパースチャネル脳波信号から高密度チャネルデータを生成するためのフレームワークを開発する。 YOASは、データ準備、データ前処理、バイアスドEEG生成、合成EEG生成の4段階からなる。 疎チャネルデータから高密度チャネルEEG信号を生成するこのブレークスルーは、EEG信号処理と応用の新たな道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.507775056200206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-precision acquisition of dense-channel electroencephalogram (EEG) signals is often impeded by the costliness and lack of portability of equipment. In contrast, generating dense-channel EEG signals effectively from sparse channels shows promise and economic viability. However, sparse-channel EEG poses challenges such as reduced spatial resolution, information loss, signal mixing, and heightened susceptibility to noise and interference. To address these challenges, we first theoretically formulate the dense-channel EEG generation problem as by optimizing a set of cross-channel EEG signal generation problems. Then, we propose the YOAS framework for generating dense-channel data from sparse-channel EEG signals. The YOAS totally consists of four sequential stages: Data Preparation, Data Preprocessing, Biased-EEG Generation, and Synthetic EEG Generation. Data Preparation and Preprocessing carefully consider the distribution of EEG electrodes and low signal-to-noise ratio problem of EEG signals. Biased-EEG Generation includes sub-modules of BiasEEGGanFormer and BiasEEGDiffFormer, which facilitate long-term feature extraction with attention and generate signals by combining electrode position alignment with diffusion model, respectively. Synthetic EEG Generation synthesizes the final signals, employing a deduction paradigm for multi-channel EEG generation. Extensive experiments confirmed YOAS's feasibility, efficiency, and theoretical validity, even remarkably enhancing data discernibility. This breakthrough in dense-channel EEG signal generation from sparse-channel data opens new avenues for exploration in EEG signal processing and application.
• Abstract（参考訳）: 密度チャネル脳波(EEG)信号の高精度取得は、しばしば設備のコストと可搬性の欠如によって妨げられる。 対照的に、疎チャネルから効果的に高密度チャネル脳波信号を生成することは、約束と経済的生存性を示す。 しかし、スパースチャネル脳波は、空間分解能の低下、情報損失、信号混合、ノイズや干渉に対する感受性の増大といった課題を生んでいる。 これらの課題に対処するために、我々はまず、一組のチャネル横断脳波信号生成問題を最適化することにより、密チャネル脳波発生問題を理論的に定式化する。 そこで我々は,疎チャネル脳波信号から高密度チャネルデータを生成するためのYOASフレームワークを提案する。 YOASは、データ準備、データ前処理、バイアス-EEG生成、合成EEG生成の4段階からなる。 データ作成と前処理は、脳波電極の分布と脳波信号の低信号-雑音比問題を慎重に検討する。 Biased-EEG 生成には BiasEEGanFormer と BiasEEGDiffFormer のサブモジュールが含まれる。 合成脳波生成は最終信号を合成し、マルチチャネル脳波生成のための導出パラダイムを用いる。 大規模な実験により、YOASの有効性、効率性、理論上の妥当性が確認され、データの識別性も著しく向上した。 疎チャネルデータから高密度チャネルEEG信号を生成するこのブレークスルーは、EEG信号処理と応用の新たな道を開く。

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