論文の概要: MixNet: Joining Force of Classical and Modern Approaches Toward the Comprehensive Pipeline in Motor Imagery EEG Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04104v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 08:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 16:25:56.275870
• Title: MixNet: Joining Force of Classical and Modern Approaches Toward the Comprehensive Pipeline in Motor Imagery EEG Classification
• Title（参考訳）: MixNet: モーター画像脳波分類における包括的パイプラインへの古典的・近代的アプローチの参加力
• Authors: Phairot Autthasan, Rattanaphon Chaisaen, Huy Phan, Maarten De Vos, Theerawit Wilaiprasitporn,
• Abstract要約: MixNetは、MIデータからのスペクトル空間信号を利用して制限を克服するために設計された新しい分類フレームワークである。 適応的な勾配ブレンディングを実装し、複数の損失重みを同時に調整し、その一般化/過度化傾向に基づいて各タスクの学習速度を調整する。 結果は、MixNetが主観的および非依存的な設定において、すべての最先端のアルゴリズムを一貫して上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.227138730377503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning (DL) have significantly impacted motor imagery (MI)-based brain-computer interface (BCI) systems, enhancing the decoding of electroencephalography (EEG) signals. However, most studies struggle to identify discriminative patterns across subjects during MI tasks, limiting MI classification performance. In this article, we propose MixNet, a novel classification framework designed to overcome this limitation by utilizing spectral-spatial signals from MI data, along with a multitask learning architecture named MIN2Net, for classification. Here, the spectral-spatial signals are generated using the filter-bank common spatial patterns (FBCSPs) method on MI data. Since the multitask learning architecture is used for the classification task, the learning in each task may exhibit different generalization rates and potential overfitting across tasks. To address this issue, we implement adaptive gradient blending, simultaneously regulating multiple loss weights and adjusting the learning pace for each task based on its generalization/overfitting tendencies. Experimental results on six benchmark data sets of different data sizes demonstrate that MixNet consistently outperforms all state-of-the-art algorithms in subject-dependent and -independent settings. Finally, the low-density EEG MI classification results show that MixNet outperforms all state-of-the-art algorithms, offering promising implications for Internet of Thing (IoT) applications, such as lightweight and portable EEG wearable devices based on low-density montages.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニング(DL)の進歩は、運動画像(MI)ベースの脳-コンピュータインタフェース(BCI)システムに大きな影響を与え、脳波(EEG)信号の復号性を高めている。 しかし、ほとんどの研究では、MIタスク中の被差別者の識別に苦労し、MI分類性能を制限している。 本稿では、MIデータからのスペクトル空間信号とMIN2Netというマルチタスク学習アーキテクチャを利用して、この制限を克服する新しい分類フレームワークであるMixNetを提案する。 ここでは、MIデータ上のフィルタバンク共通空間パターン(FBCSP)法を用いてスペクトル空間信号を生成する。 マルチタスク学習アーキテクチャは、分類タスクに使用されるため、各タスクにおける学習は、タスク間の一般化率と潜在的な過度なオーバーフィットを示す可能性がある。 この問題に対処するために、適応的な勾配ブレンディングを実装し、複数の損失重みを同時に調整し、その一般化/過度化傾向に基づいて各タスクの学習速度を調整する。 6つのベンチマークデータセットの異なるデータサイズに関する実験結果から、MixNetは主観的および非依存的な設定において、すべての最先端アルゴリズムを一貫して上回っていることが示された。 最後に、低密度のEEG MI分類の結果は、MixNetがすべての最先端アルゴリズムを上回り、低密度のモンタージュに基づいた軽量でポータブルなEEGウェアラブルデバイスなど、IoT(Internet of Thing)アプリケーションに有望な影響を提供することを示している。

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