論文の概要: Spatial Adaptation Layer: Interpretable Domain Adaptation For Biosignal Sensor Array Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08058v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 14:06:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 16:17:53.657800
• Title: Spatial Adaptation Layer: Interpretable Domain Adaptation For Biosignal Sensor Array Applications
• Title（参考訳）: 空間適応層:生体信号センサアレイ応用のための解釈可能な領域適応
• Authors: Joao Pereira, Michael Alummoottil, Dimitrios Halatsis, Dario Farina,
• Abstract要約: バイオ署名の買収は、医療アプリケーションやウェアラブルデバイスにとって鍵となる。 既存のソリューションは、しばしば大規模で高価なデータセットを必要とする。 本稿では,任意の生体信号配列モデルに適応可能な空間適応層(SAL)を提案する。 また,学習可能なベースライン正規化(LBN)を導入し,ベースライン変動を低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Biosignal acquisition is key for healthcare applications and wearable devices, with machine learning offering promising methods for processing signals like surface electromyography (sEMG) and electroencephalography (EEG). Despite high within-session performance, intersession performance is hindered by electrode shift, a known issue across modalities. Existing solutions often require large and expensive datasets and/or lack robustness and interpretability. Thus, we propose the Spatial Adaptation Layer (SAL), which can be prepended to any biosignal array model and learns a parametrized affine transformation at the input between two recording sessions. We also introduce learnable baseline normalization (LBN) to reduce baseline fluctuations. Tested on two HD-sEMG gesture recognition datasets, SAL and LBN outperform standard fine-tuning on regular arrays, achieving competitive performance even with a logistic regressor, with orders of magnitude less, physically interpretable parameters. Our ablation study shows that forearm circumferential translations account for the majority of performance improvements, in line with sEMG physiological expectations.
• Abstract（参考訳）: 生体信号の取得は医療アプリケーションやウェアラブルデバイスにとって鍵であり、機械学習は表面筋電図(sEMG)や脳波(EEG)などの信号を処理するための有望な方法を提供する。 インターセッション性能は高いが、インターセッション性能は電極シフトによって妨げられる。 既存のソリューションは、しばしば大規模で高価なデータセットを必要とする。 そこで本研究では,任意の生体信号配列モデルに適応可能な空間適応層(SAL)を提案し,二つの記録セッション間の入力でパラメタライズされたアフィン変換を学習する。 また,学習可能なベースライン正規化(LBN)を導入し,ベースライン変動を低減する。 2つのHD-sEMGジェスチャ認識データセットでテストされたSALとLBNは、通常の配列の標準微調整よりも優れており、ロジスティック回帰器でも、桁数が桁違いで物理的に解釈可能なパラメータで競合性能を達成している。 以上の結果から,前腕の周縁翻訳はSEMGの生理的期待に沿うパフォーマンス向上の大部分を担っていることが示唆された。

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