論文の概要: Riemannian Geometry-Based EEG Approaches: A Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20250v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 13:28:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 00:46:38.922921
• Title: Riemannian Geometry-Based EEG Approaches: A Literature Review
• Title（参考訳）: リーマン幾何学に基づくEEGアプローチ:文献レビュー
• Authors: Imad Eddine Tibermacine, Samuele Russo, Ahmed Tibermacine, Abdelaziz Rabehi, Bachir Nail, Kamel Kadri, Christian Napoli,
• Abstract要約: 我々は、BCIにおける脳波信号デコーディングを強化するために、ディープラーニングとリーマン幾何学の統合の最近の進歩を概観する。 これらの手法は、従来のノイズ感度、非定常性、長大な校正時間といった課題にどのように対処するかについて議論する。 本稿では,多様体学習とリーマン分類における今後の研究方向を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9411911000346784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of Riemannian geometry in the decoding of brain-computer interfaces (BCIs) has swiftly garnered attention because of its straightforwardness, precision, and resilience, along with its aptitude for transfer learning, which has been demonstrated through significant achievements in global BCI competitions. This paper presents a comprehensive review of recent advancements in the integration of deep learning with Riemannian geometry to enhance EEG signal decoding in BCIs. Our review updates the findings since the last major review in 2017, comparing modern approaches that utilize deep learning to improve the handling of non-Euclidean data structures inherent in EEG signals. We discuss how these approaches not only tackle the traditional challenges of noise sensitivity, non-stationarity, and lengthy calibration times but also introduce novel classification frameworks and signal processing techniques to reduce these limitations significantly. Furthermore, we identify current shortcomings and propose future research directions in manifold learning and riemannian-based classification, focusing on practical implementations and theoretical expansions, such as feature tracking on manifolds, multitask learning, feature extraction, and transfer learning. This review aims to bridge the gap between theoretical research and practical, real-world applications, making sophisticated mathematical approaches accessible and actionable for BCI enhancements.
• Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェース(BCI)の復号化におけるリーマン幾何学の応用は、その単純さ、精度、レジリエンスと、世界的BCIコンペティションにおける重要な成果によって証明された伝達学習の適性から、急速に注目されている。 本稿では,BCIにおける脳波信号デコーディングを強化するために,深層学習とリーマン幾何学の統合の最近の進歩を概観する。 脳波信号に固有の非ユークリッドデータ構造の取り扱いを改善するために、ディープラーニングを利用した現代的なアプローチを比較した。 これらの手法は、ノイズ感度、非定常性、長い校正時間といった従来の課題に対処するだけでなく、新しい分類手法や信号処理技術を導入して、これらの制約を大幅に削減する方法について論じる。 さらに, 多様体上の特徴追跡, マルチタスク学習, 特徴抽出, 伝達学習など, 実践的実装と理論的拡張に焦点を当て, 多様体学習とリーマン分類における今後の研究方向について検討する。 このレビューは、理論研究と実世界の応用のギャップを埋めることを目的としており、洗練された数学的アプローチをアクセス可能とし、BCIの強化に有効にすることを目的としている。

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