論文の概要: MVGT: A Multi-view Graph Transformer Based on Spatial Relations for EEG Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03131v2
• Date: Mon, 8 Jul 2024 13:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 22:46:24.896029
• Title: MVGT: A Multi-view Graph Transformer Based on Spatial Relations for EEG Emotion Recognition
• Title（参考訳）: MVGT:脳波認識のための空間関係に基づく多視点グラフ変換器
• Authors: Yanjie Cui, Xiaohong Liu, Jing Liang, Yamin Fu,
• Abstract要約: 空間関係に基づく多視点グラフ変換器(MVGT)を提案する。 脳波チャネルの空間情報を符号化としてモデルに組み込むことにより,脳波チャネルの空間構造を知覚する能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.184462746475896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG), a medical imaging technique that captures scalp electrical activity of brain structures via electrodes, has been widely used in affective computing. The spatial domain of EEG is rich in affective information. However, few of the existing studies have simultaneously analyzed EEG signals from multiple perspectives of geometric and anatomical structures in spatial domain. In this paper, we propose a multi-view Graph Transformer (MVGT) based on spatial relations, which integrates information from the temporal, frequency and spatial domains, including geometric and anatomical structures, so as to enhance the expressive power of the model comprehensively. We incorporate the spatial information of EEG channels into the model as encoding, thereby improving its ability to perceive the spatial structure of the channels. Meanwhile, experimental results based on publicly available datasets demonstrate that our proposed model outperforms state-of-the-art methods in recent years. In addition, the results also show that the MVGT could extract information from multiple domains and capture inter-channel relationships in EEG emotion recognition tasks effectively.
• Abstract（参考訳）: 脳波(Electroencephalography、EEG)は、電極を介して脳構造の頭皮電気活動を捉える医療画像技術である。 脳波の空間領域は感情情報に富んでいる。 しかし、空間領域における幾何的構造と解剖学的構造の複数の視点から脳波信号を同時に分析する研究はほとんどない。 本稿では,空間的関係に基づく多視点グラフ変換器(MVGT)を提案し,幾何学的・解剖学的構造を含む時間的・周波数的・空間的領域の情報を統合することにより,モデルの表現力を包括的に向上させる。 脳波チャネルの空間情報を符号化としてモデルに組み込むことにより,脳波チャネルの空間構造を知覚する能力を向上させる。 一方, 公開データセットに基づく実験結果から, 提案手法は近年, 最先端の手法よりも優れていることが示された。 さらに、MVGTは複数の領域から情報を抽出し、脳波の感情認識タスクにおけるチャネル間関係を効果的に捉えることができることを示した。

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