論文の概要: Motor Imagery Classification for Asynchronous EEG-Based Brain-Computer Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09006v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 07:15:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:30:59.236770
• Title: Motor Imagery Classification for Asynchronous EEG-Based Brain-Computer Interfaces
• Title（参考訳）: 非同期脳波を用いた脳-コンピュータインタフェースのための運動画像分類
• Authors: Huanyu Wu, Siyang Li, Dongrui Wu,
• Abstract要約: 運動画像(MI)ベースの脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、身体部分の想像的な動きを通じて外部デバイスを直接制御することができる。 非同期BCIは、明示的なトリガなしでユーザのMIを検出することを目的としている。 本稿では,MIベースの非同期BCIに対するスライディングウィンドウ事前スクリーニングと分類(SWPC)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.78902371640384
• License:
• Abstract: Motor imagery (MI) based brain-computer interfaces (BCIs) enable the direct control of external devices through the imagined movements of various body parts. Unlike previous systems that used fixed-length EEG trials for MI decoding, asynchronous BCIs aim to detect the user's MI without explicit triggers. They are challenging to implement, because the algorithm needs to first distinguish between resting-states and MI trials, and then classify the MI trials into the correct task, all without any triggers. This paper proposes a sliding window prescreening and classification (SWPC) approach for MI-based asynchronous BCIs, which consists of two modules: a prescreening module to screen MI trials out of the resting-state, and a classification module for MI classification. Both modules are trained with supervised learning followed by self-supervised learning, which refines the feature extractors. Within-subject and cross-subject asynchronous MI classifications on four different EEG datasets validated the effectiveness of SWPC, i.e., it always achieved the highest average classification accuracy, and outperformed the best state-of-the-art baseline on each dataset by about 2%.
• Abstract（参考訳）: 運動画像(MI)ベースの脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、様々な身体部分の想像的な動きを通じて外部デバイスを直接制御することができる。 MIデコーディングに固定長EEGトライアルを使用した従来のシステムとは異なり、非同期BCIは明示的なトリガなしでユーザのMIを検出することを目的としている。 なぜなら、アルゴリズムはまず静止状態とMIトライアルを区別し、MIトライアルをトリガーなしで正しいタスクに分類する必要があるからである。 本稿では,MI ベースの非同期 BCI に対するスライディングウィンドウ事前スクリーニングと分類 (SWPC) 手法を提案する。 どちらのモジュールも教師付き学習で訓練され、続いて自己教師付き学習によって特徴抽出器が洗練される。 4つの異なるEEGデータセット上のオブジェクト内およびクロスオブジェクト非同期MI分類は、SWPCの有効性を検証した。

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