論文の概要: Feature Estimation of Global Language Processing in EEG Using Attention Maps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19174v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 22:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 04:11:01.538575
- Title: Feature Estimation of Global Language Processing in EEG Using Attention Maps
- Title（参考訳）: 注意図を用いた脳波におけるグローバル言語処理の特徴推定
- Authors: Dai Shimizu, Ko Watanabe, Andreas Dengel,
- Abstract要約: 本研究は,脳波の特徴推定に新たなアプローチを導入し,深層学習モデルの重みを利用してその関連を探索する。
視覚変換器とEEGNetから生成したアテンションマップは,従来の研究結果と一致した特徴を効果的に同定できることを実証する。
ViTsを用いたMel-Spectrogramの適用により、時間および周波数関連脳波特性の分解能が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.173821279121835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Understanding the correlation between EEG features and cognitive tasks is crucial for elucidating brain function. Brain activity synchronizes during speaking and listening tasks. However, it is challenging to estimate task-dependent brain activity characteristics with methods with low spatial resolution but high temporal resolution, such as EEG, rather than methods with high spatial resolution, like fMRI. This study introduces a novel approach to EEG feature estimation that utilizes the weights of deep learning models to explore this association. We demonstrate that attention maps generated from Vision Transformers and EEGNet effectively identify features that align with findings from prior studies. EEGNet emerged as the most accurate model regarding subject independence and the classification of Listening and Speaking tasks. The application of Mel-Spectrogram with ViTs enhances the resolution of temporal and frequency-related EEG characteristics. Our findings reveal that the characteristics discerned through attention maps vary significantly based on the input data, allowing for tailored feature extraction from EEG signals. By estimating features, our study reinforces known attributes and predicts new ones, potentially offering fresh perspectives in utilizing EEG for medical purposes, such as early disease detection. These techniques will make substantial contributions to cognitive neuroscience.
- Abstract（参考訳）: 脳波の特徴と認知タスクの相関を理解することは脳機能の解明に不可欠である。
脳活動は、会話や聴取作業中に同期する。
しかし、fMRIのような高空間分解能の手法よりも、脳波のような低空間分解能だが高時間分解能の手法でタスク依存脳活動特性を推定することは困難である。
本研究は,脳波の特徴推定に新たなアプローチを導入し,深層学習モデルの重みを利用してその関連を探索する。
視覚変換器とEEGNetから生成したアテンションマップは,従来の研究結果と一致した特徴を効果的に同定できることを実証する。
EEGNetは、被写体独立とリスニングタスクの分類に関する最も正確なモデルとして登場した。
ViTsを用いたMel-Spectrogramの適用により、時間および周波数関連脳波特性の分解能が向上する。
本研究により,脳波信号から特徴抽出を行うことができるため,注意マップから識別される特徴は入力データによって大きく異なることが明らかとなった。
特徴を推定することにより、既知の属性を強化し、新しい属性を予測し、早期疾患検出などの医療目的にEEGを活用する上で、新たな視点を提供する可能性がある。
これらの技術は認知神経科学に多大な貢献をする。
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