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/2407.03131v4
• Date: Thu, 16 Jan 2025 02:54:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:08:27.226507
• 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: 3つの領域にまたがる情報を統合する空間関係に基づく多視点グラフ変換器(MVGT)を提案する。 公開データセットの評価では、MVGTがパフォーマンスにおいて最先端の手法を上回ることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.184462746475896
• License:
• Abstract: Electroencephalography (EEG), a technique that records electrical activity from the scalp using electrodes, plays a vital role in affective computing. However, fully utilizing the multi-domain characteristics of EEG signals remains a significant challenge. Traditional single-perspective analyses often fail to capture the complex interplay of temporal, frequency, and spatial dimensions in EEG data. To address this, we introduce a multi-view graph transformer (MVGT) based on spatial relations that integrates information across three domains: temporal dynamics from continuous series, frequency features extracted from frequency bands, and inter-channel relationships captured through several spatial encodings. This comprehensive approach allows model to capture the nuanced properties inherent in EEG signals, enhancing its flexibility and representational power. Evaluation on publicly available datasets demonstrates that MVGT surpasses state-of-the-art methods in performance. The results highlight its ability to extract multi-domain information and effectively model inter-channel relationships, showcasing its potential for EEG-based emotion recognition tasks.
• Abstract（参考訳）: 脳波(Electroencephalography、EEG)は、頭皮から電極を用いて電気活動を記録する技術であり、感情計算において重要な役割を担っている。 しかし、脳波信号のマルチドメイン特性を十分に活用することは依然として大きな課題である。 従来の単一パースペクティブ分析は、脳波データにおける時間、周波数、空間次元の複雑な相互作用を捉えるのに失敗することが多い。 そこで本稿では,連続系列からの時間的ダイナミクス,周波数帯域から抽出した周波数特性,複数の空間符号化を通して取得したチャネル間関係という,3つの領域にわたる情報を統合する空間関係に基づくマルチビューグラフトランスフォーマ(MVGT)を提案する。 この包括的なアプローチにより、モデルがEEG信号に固有のニュアンス特性をキャプチャし、柔軟性と表現力を高めることができる。 公開データセットの評価では、MVGTがパフォーマンスの最先端メソッドを上回ることが示されている。 その結果、マルチドメイン情報を抽出し、チャネル間関係を効果的にモデル化する能力を強調し、脳波に基づく感情認識タスクの可能性を示した。

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