論文の概要: Towards Personalized Brain-Computer Interface Application Based on Endogenous EEG Paradigms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11302v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 05:58:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:28:09.594604
• Title: Towards Personalized Brain-Computer Interface Application Based on Endogenous EEG Paradigms
• Title（参考訳）: 内因性脳波パラダイムに基づくパーソナライズされた脳-コンピュータインタフェース応用に向けて
• Authors: Heon-Gyu Kwak, Gi-Hwan Shin, Yeon-Woo Choi, Dong-Hoon Lee, Yoo-In Jeon, Jun-Su Kang, Seong-Whan Lee,
• Abstract要約: パーソナライズされた脳-コンピュータインタフェース(BCI)アプリケーションのための概念的フレームワークを提案する。 このフレームワークには,ユーザ識別と意図分類という,2つの重要なコンポーネントが含まれている。 EEG信号はパーソナライズされたBCIアプリケーションを効果的にサポートし、堅牢な識別と信頼性の高い意図的復号を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.625590048865387
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a conceptual framework for personalized brain-computer interface (BCI) applications, which can offer an enhanced user experience by customizing services to individual preferences and needs, based on endogenous electroencephalography (EEG) paradigms including motor imagery (MI), speech imagery (SI), and visual imagery. The framework includes two essential components: user identification and intention classification, which enable personalized services by identifying individual users and recognizing their intended actions through EEG signals. We validate the feasibility of our framework using a private EEG dataset collected from eight subjects, employing the ShallowConvNet architecture to decode EEG features. The experimental results demonstrate that user identification achieved an average classification accuracy of 0.995, while intention classification achieved 0.47 accuracy across all paradigms, with MI demonstrating the best performance. These findings indicate that EEG signals can effectively support personalized BCI applications, offering robust identification and reliable intention decoding, especially for MI and SI.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、運動画像(MI)、音声画像(SI)、視覚画像などの内因性脳波(EEG)のパラダイムに基づいて、個別の嗜好やニーズにサービスをカスタマイズすることで、ユーザエクスペリエンスを向上させる、パーソナライズされた脳-コンピュータインターフェース(BCI)アプリケーションのための概念的フレームワークを提案する。 このフレームワークには、ユーザ識別と意図分類という2つの重要なコンポーネントが含まれており、個々のユーザを特定してパーソナライズされたサービスを可能にし、EEG信号を通じて意図したアクションを認識する。 脳波の特徴をデコードするためにShallowConvNetアーキテクチャを用いて、8つの被験者から収集したプライベートEEGデータセットを用いて、我々のフレームワークの有効性を検証する。 実験の結果,ユーザの識別精度は0.995であり,意図的分類はすべてのパラダイムで0.47の精度を達成し,MIは最高の性能を示した。 これらの結果から,脳波信号はパーソナライズされたBCIアプリケーションに対して効果的にサポートでき,特にMIやSIでは堅牢な識別と信頼性の高い意図復号が可能であることが示唆された。

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