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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10235v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 20:38:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:51:36.025044
• 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: 本稿では,差分エントロピー(DE)特徴に基づくマルチソース動的コントラストドメイン適応手法を提案する。 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。 また,前頭葉および頭頂葉の感情感受性も高いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.956642824289453
• License:
• 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. We introduce a multi-source dynamic contrastive domain adaptation method (MS-DCDA) based on differential entropy (DE) features, in which coarse-grained inter-domain and fine-grained intra-class adaptations are modeled through a multi-branch contrastive neural network and contrastive sub-domain discrepancy learning. Leveraging domain knowledge from each individual source and a complementary source ensemble, our model 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 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。 差分エントロピー(DE)特徴に基づく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。 それぞれのソースと補完的なソースアンサンブルからドメイン知識を活用することで、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, 予防戦略の洞察が得られた。

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