論文の概要: Enhancing EEG Signal Generation through a Hybrid Approach Integrating Reinforcement Learning and Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00013v1
• Date: Sat, 14 Sep 2024 07:22:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 15:38:58.629292
• Title: Enhancing EEG Signal Generation through a Hybrid Approach Integrating Reinforcement Learning and Diffusion Models
• Title（参考訳）: 強化学習と拡散モデルを統合したハイブリッドアプローチによる脳波信号生成の促進
• Authors: Yang An, Yuhao Tong, Weikai Wang, Steven W. Su,
• Abstract要約: 本研究では、拡散モデルと強化学習を統合することにより、脳波(EEG)信号の合成に革新的なアプローチを導入する。 提案手法は, 時間的・スペクトル的特徴の詳細な脳波信号の生成を促進させ, 合成データセットの信頼性と多様性を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.102274021710727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The present study introduces an innovative approach to the synthesis of Electroencephalogram (EEG) signals by integrating diffusion models with reinforcement learning. This integration addresses key challenges associated with traditional EEG data acquisition, including participant burden, privacy concerns, and the financial costs of obtaining high-fidelity clinical data. Our methodology enhances the generation of EEG signals with detailed temporal and spectral features, enriching the authenticity and diversity of synthetic datasets. The uniqueness of our approach lies in its capacity to concurrently model time-domain characteristics, such as waveform morphology, and frequency-domain features, including rhythmic brainwave patterns, within a cohesive generative framework. This is executed through the reinforcement learning model's autonomous selection of parameter update strategies, which steers the diffusion process to accurately reflect the complex dynamics inherent in EEG signals. We validate the efficacy of our approach using both the BCI Competition IV 2a dataset and a proprietary dataset, each collected under stringent experimental conditions. Our results indicate that the method preserves participant privacy by generating synthetic data that lacks biometric identifiers and concurrently improves the efficiency of model training by minimizing reliance on large annotated datasets. This research offers dual contributions: firstly, it advances EEG research by providing a novel tool for data augmentation and the advancement of machine learning algorithms; secondly, it enhances brain-computer interface technologies by offering a robust solution for training models on diverse and representative EEG datasets. Collectively, this study establishes a foundation for future investigations in neurological care and the development of tailored treatment protocols in neurorehabilitation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,拡散モデルと強化学習を統合することで脳波信号(EEG)の合成に革新的なアプローチを提案する。 この統合は、患者の負担、プライバシー上の懸念、高忠実度臨床データを取得するための金銭的コストなど、従来の脳波データ取得に関連する重要な課題に対処する。 提案手法は, 時間的・スペクトル的特徴の詳細な脳波信号の生成を促進させ, 合成データセットの信頼性と多様性を向上する。 この手法の独特性は、波形形態やリズム脳波パターンを含む周波数領域の特徴などの時間領域特性を、結合的な生成フレームワーク内で同時にモデル化できることにある。 これは、強化学習モデルのパラメータ更新戦略の自律的選択を通じて実行され、脳波信号に固有の複雑なダイナミクスを正確に反映する拡散過程を操縦する。 我々は,BCIコンペティションIVaデータセットとプロプライエタリデータセットの両方を用いて,厳密な実験条件下で収集したアプローチの有効性を検証する。 提案手法は,生体認証を欠いた合成データを生成することにより,参加者のプライバシを保護し,大規模な注釈付きデータセットへの依存を最小限に抑えてモデルトレーニングの効率を向上することを示す。 この研究は2つのコントリビューションを提供する: まず、データ拡張と機械学習アルゴリズムの進歩のための新しいツールを提供することにより、脳波の研究を前進させる。 本研究は, 神経学的ケアにおける今後の研究の基盤と, 神経リハビリテーションにおける適切な治療プロトコルの開発を総合的に確立するものである。

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