論文の概要: EEG-DCNet: A Fast and Accurate MI-EEG Dilated CNN Classification Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17705v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 09:47:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 05:11:01.281137
• Title: EEG-DCNet: A Fast and Accurate MI-EEG Dilated CNN Classification Method
• Title（参考訳）: EEG-DCNet:高速かつ高精度なMI-EEG拡張CNN分類法
• Authors: Wei Peng, Kang Liu, Jiaxi Shi, Jianchen Hu,
• Abstract要約: EEG-Dilated Convolution Network (DCNet) と呼ばれる新しいマルチスケールアラス畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 我々は1時間1ドルの畳み込み層を組み込み、EEG-DCNetのマルチブランチ並列アラス畳み込みアーキテクチャを利用する。 本稿では,EEG-DCNetが既存のSOTA(State-of-the-art)アプローチよりも,分類精度とKappaスコアの点で優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.791605945979995
• License:
• Abstract: The electroencephalography (EEG)-based motor imagery (MI) classification is a critical and challenging task in brain-computer interface (BCI) technology, which plays a significant role in assisting patients with functional impairments to regain mobility. We present a novel multi-scale atrous convolutional neural network (CNN) model called EEG-dilated convolution network (DCNet) to enhance the accuracy and efficiency of the EEG-based MI classification tasks. We incorporate the $1\times1$ convolutional layer and utilize the multi-branch parallel atrous convolutional architecture in EEG-DCNet to capture the highly nonlinear characteristics and multi-scale features of the EEG signals. Moreover, we utilize the sliding window to enhance the temporal consistency and utilize the attension mechanism to improve the accuracy of recognizing user intentions. The experimental results (via the BCI-IV-2a ,BCI-IV-2b and the High-Gamma datasets) show that EEG-DCNet outperforms existing state-of-the-art (SOTA) approaches in terms of classification accuracy and Kappa scores. Furthermore, since EEG-DCNet requires less number of parameters, the training efficiency and memory consumption are also improved. The experiment code is open-sourced at \href{https://github.com/Kanyooo/EEG-DCNet}{here}.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)に基づく運動画像(MI)分類は、脳-コンピュータインターフェース(BCI)技術において重要かつ困難な課題であり、機能障害のある患者が移動性を取り戻すのを助ける上で重要な役割を果たしている。 我々は,脳波を用いたMI分類タスクの精度と効率を高めるために,脳波拡張畳み込みネットワーク(DCNet)と呼ばれる新しいマルチスケールアラス畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 我々は、EEG-DCNetのマルチブランチ並列アラス畳み込みアーキテクチャを用いて、EEG信号の高非線形特性とマルチスケール特徴を捉える。 さらに,スライディングウインドウを用いて時間的整合性を高め,アテンション機構を用いてユーザの意図を認識する精度を向上させる。 実験結果(BCI-IV-2a、BCI-IV-2bおよびHigh-Gammaデータセット)は、EEG-DCNetが分類精度とKappaスコアの点で既存の最先端(SOTA)アプローチより優れていることを示している。 さらに、EEG-DCNetはパラメータの少ないため、トレーニング効率とメモリ消費も改善される。 実験コードは \href{https://github.com/Kanyooo/EEG-DCNet}{here} でオープンソース化されている。

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