論文の概要: How Homogenizing the Channel-wise Magnitude Can Enhance EEG Classification Model?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20247v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 09:11:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 00:46:38.985447
• Title: How Homogenizing the Channel-wise Magnitude Can Enhance EEG Classification Model?
• Title（参考訳）: チャネルワイドマグニチュードの均質化は脳波分類モデルにどのように影響するか?
• Authors: Huyen Ngo, Khoi Do, Duong Nguyen, Viet Dung Nguyen, Lan Dang,
• Abstract要約: 我々は、EEGデータ前処理にシンプルで効果的なアプローチを提案する。 提案手法はまず,逆チャネルワイドマグニチュード均質化により,脳波データを符号化画像に変換する。 これにより、巨大なディープラーニングネットワークを使わずに、脳波学習プロセスを改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0871083166108395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A significant challenge in the electroencephalogram EEG lies in the fact that current data representations involve multiple electrode signals, resulting in data redundancy and dominant lead information. However extensive research conducted on EEG classification focuses on designing model architectures without tackling the underlying issues. Otherwise, there has been a notable gap in addressing data preprocessing for EEG, leading to considerable computational overhead in Deep Learning (DL) processes. In light of these issues, we propose a simple yet effective approach for EEG data pre-processing. Our method first transforms the EEG data into an encoded image by an Inverted Channel-wise Magnitude Homogenization (ICWMH) to mitigate inter-channel biases. Next, we apply the edge detection technique on the EEG-encoded image combined with skip connection to emphasize the most significant transitions in the data while preserving structural and invariant information. By doing so, we can improve the EEG learning process efficiently without using a huge DL network. Our experimental evaluations reveal that we can significantly improve (i.e., from 2% to 5%) over current baselines.
• Abstract（参考訳）: 脳波脳波図における重要な課題は、現在のデータ表現が複数の電極信号を含み、データ冗長性と支配的なリード情報をもたらすという事実にある。 しかし、脳波分類に関する広範な研究は、基礎となる問題に対処することなく、モデルアーキテクチャの設計に焦点を当てている。 さもなくば、EEGのデータ前処理に対処する際、顕著なギャップがあり、ディープラーニング(DL)プロセスのかなりの計算オーバーヘッドにつながります。 これらの問題を踏まえて、我々はEEGデータ前処理にシンプルながら効果的なアプローチを提案する。 提案手法はまず,チャネル間のバイアスを軽減するために,逆チャネルワイド・マグニチュード均質化(ICWMH)により脳波データを符号化画像に変換する。 次に,脳波符号化画像とスキップ接続を組み合わせたエッジ検出手法を適用し,構造情報と不変情報を保存しながら,データの最も重要な遷移を強調する。 これにより、巨大なDLネットワークを使わずに、脳波学習プロセスを改善することができる。 実験により,現在のベースラインよりも有意に改善できることが判明した。

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