論文の概要: MEEG and AT-DGNN: Improving EEG Emotion Recognition with Music Introducing and Graph-based Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05550v2
- Date: Sat, 10 Aug 2024 16:50:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 20:43:18.578128
- Title: MEEG and AT-DGNN: Improving EEG Emotion Recognition with Music Introducing and Graph-based Learning
- Title（参考訳）: MEEGとAT-DGNN:音楽導入とグラフ学習による脳波認識の改善
- Authors: Minghao Xiao, Zhengxi Zhu, Bin Jiang, Meixia Qu, Wenyu Wang,
- Abstract要約: 本研究では、音楽誘発脳波(EEG)記録のマルチモーダルコンパイルであるMEEGデータセットを構築し、既存の脳波データセットを拡張した。
本稿では,脳波の感情認識のための新しいフレームワークである動的グラフニューラルネットワーク(AT-DGNN)を用いた注意に基づく時間学習について紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.561375293735733
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neuropsychological research highlights the essential role of coordinated activities across brain regions during cognitive tasks. This study expands the existing EEG datasets by constructing the MEEG dataset, a multi-modal compilation of music-induced electroencephalogram (EEG) recordings, and further investigates the brain network topology during emotional responses to music. The MEEG dataset, capturing emotional responses to various musical stimuli across different valence and arousal levels, enables an in-depth analysis of brainwave patterns within musical contexts. We introduce the Attention-based Temporal Learner with Dynamic Graph Neural Network (AT-DGNN), a novel framework for EEG emotion recognition. By integrating an attention mechanism with a dynamic graph neural network (DGNN), the AT-DGNN model captures complex local and global EEG dynamics, demonstrating superior performance with accuracy of 83.74% in arousal and 86.01% in valence, outperforming current state-of-the-art (SOTA) methods. Comparative analyses with traditional datasets like DEAP underscore our model's effectiveness, highlighting the potential of music as a potent emotional stimulus. This study advances graph-based learning techniques in brain-computer interfaces (BCI), significantly enhancing the precision of EEG-based emotion recognition and deepening our understanding of cognitive functions in various brain regions. The source code and dataset are accessible at https://github.com/xmh1011/AT-DGNN.
- Abstract（参考訳）: 神経心理学の研究は、認知タスク中の脳領域における協調活動の不可欠な役割を強調している。
本研究は、音楽誘発脳波(EEG)記録のマルチモーダルコンパイルであるMEEGデータセットの構築により、既存の脳波データセットを拡張し、さらに、音楽に対する感情応答中の脳ネットワークトポロジーについて検討する。
MEEGデータセットは、様々な原子価と覚醒レベルにわたる様々な音楽刺激に対する感情的な反応を捉え、音楽的文脈における脳波パターンの詳細な分析を可能にする。
本稿では,脳波の感情認識のための新しいフレームワークである動的グラフニューラルネットワーク(AT-DGNN)を用いた注意に基づく時間学習について紹介する。
注意機構を動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)と統合することにより、AT-DGNNモデルは複雑な局所脳波とグローバル脳波のダイナミクスを捉え、83.74%の覚醒精度と86.01%の原子価で優れた性能を示す。
DEAPのような従来のデータセットとの比較分析は、我々のモデルの有効性を強調し、強力な感情刺激としての音楽の可能性を強調している。
本研究は,脳-コンピュータインタフェース(BCI)におけるグラフベースの学習手法を進歩させ,脳波に基づく感情認識の精度を大幅に向上させ,脳の各領域における認知機能の理解を深める。
ソースコードとデータセットはhttps://github.com/xmh1011/AT-DGNNでアクセスできる。
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