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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08058v2
• Date: Wed, 29 Jan 2025 14:50:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:51:04.825669
• 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: 生体信号アレイモデルに適用可能な空間適応層(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。 2つのHD-sEMGジェスチャ認識データセットでテストした結果、SALとLBNは通常の配列の標準微調整よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License:
• Abstract: Machine learning offers promising methods for processing signals recorded with wearable devices such as surface electromyography (sEMG) and electroencephalography (EEG). However, in these applications, 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 applied 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 outperformed 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 showed that forearm circumferential translations account for the majority of performance improvements.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、表面筋電図(sEMG)や脳波(EEG)などのウェアラブルデバイスで記録された信号を処理するための有望な方法を提供する。 しかし、これらのアプリケーションでは、内部セッション性能が高いにもかかわらず、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、これはモダリティにまたがる既知の問題である。 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用可能な空間適応層(SAL)を提案し,2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した結果、SALとLBNは通常の配列の標準的な微調整よりも優れており、ロジスティック回帰器でも、桁数が桁違いに小さく、物理的に解釈可能なパラメータで競合性能を実現した。 以上の結果から,前腕の周縁翻訳が性能改善の大部分の原因であることが明らかとなった。

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