論文の概要: Multi-Source EEG Emotion Recognition via Dynamic Contrastive Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10235v1
• Date: Sun, 4 Aug 2024 03:51:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-25 14:21:10.734385
• Title: Multi-Source EEG Emotion Recognition via Dynamic Contrastive Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 動的コントラスト領域適応によるマルチソース脳波感情認識
• Authors: Yun Xiao, Yimeng Zhang, Xiaopeng Peng, Shuzheng Han, Xia Zheng, Dingyi Fang, Xiaojiang Chen,
• Abstract要約: 脳波検査(EEG)は、人間の認知と精神状態の信頼性を示す。 脳波からの正確な感情認識は、個人間および測定セッション間の信号のばらつきにより依然として困難である。 ドメイン間およびクラス間の微粒な適応をモデル化するためのマルチソース動的コントラッシブドメイン適応法を提案する。 我々のモデルは、認識精度、クラス間マージン、クラス内コンパクト性において、いくつかの代替領域適応法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.956642824289453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) provides reliable indications of human cognition and mental states. Accurate emotion recognition from EEG remains challenging due to signal variations among individuals and across measurement sessions. To address these challenges, we introduce a multi-source dynamic contrastive domain adaptation method (MS-DCDA), which models coarse-grained inter-domain and fine-grained intra-class adaptations through a multi-branch contrastive neural network and contrastive sub-domain discrepancy learning. Our model leverages domain knowledge from each individual source and a complementary source ensemble and uses dynamically weighted learning to achieve an optimal tradeoff between domain transferability and discriminability. The proposed MS-DCDA model was evaluated using the SEED and SEED-IV datasets, achieving respectively the highest mean accuracies of $90.84\%$ and $78.49\%$ in cross-subject experiments as well as $95.82\%$ and $82.25\%$ in cross-session experiments. Our model outperforms several alternative domain adaptation methods in recognition accuracy, inter-class margin, and intra-class compactness. Our study also suggests greater emotional sensitivity in the frontal and parietal brain lobes, providing insights for mental health interventions, personalized medicine, and development of preventive strategies.
• Abstract（参考訳）: 脳波検査(EEG)は、人間の認知と精神状態の信頼性を示す。 脳波からの正確な感情認識は、個人間および測定セッション間の信号のばらつきにより依然として困難である。 これらの課題に対処するため,マルチブランチ・コントラッシブ・ニューラルネットとコントラッシブ・サブドメインの差分学習を用いて,ドメイン間の粗粒度とクラス内適応をモデル化するマルチソース動的コントラッシブ・ドメイン適応法(MS-DCDA)を提案する。 モデルでは,各ソースからのドメイン知識と補完的なソースアンサンブルを活用し,動的重み付け学習を用いてドメイン転送可能性と識別可能性の最適なトレードオフを実現する。 提案したMS-DCDAモデルはSEEDデータセットとSEED-IVデータセットを用いて評価され, クロスオブジェクト実験では90.84\%と78.49\%, クロスセッション実験では955.82\%, 822.25\%が最も高い精度を達成した。 我々のモデルは、認識精度、クラス間マージン、クラス内コンパクト性において、いくつかの代替領域適応法より優れている。 また, 前頭葉, 頭頂葉の感情感受性が向上し, メンタルヘルス介入, パーソナライズドメディカル, 予防戦略の発達が示唆された。

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