論文の概要: EEG-GMACN: Interpretable EEG Graph Mutual Attention Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17834v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 13:37:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 19:23:17.493504
• Title: EEG-GMACN: Interpretable EEG Graph Mutual Attention Convolutional Network
• Title（参考訳）: EEG-GMACN: 解釈可能なEEGグラフ相互注意畳み込みネットワーク
• Authors: Haili Ye, Stephan Goerttler, Fei He,
• Abstract要約: グラフ信号処理は脳波時空間解析の有望な手法として登場した。 既存のGSP研究では、電極の重要性と予測信頼性の信頼性が欠如している。 本研究では,解釈可能な電極グラフ重みを出力するEEGグラフ相互注意畳み込みネットワーク(EEG-GMACN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6684288899870543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalogram (EEG) is a valuable technique to record brain electrical activity through electrodes placed on the scalp. Analyzing EEG signals contributes to the understanding of neurological conditions and developing brain-computer interface. Graph Signal Processing (GSP) has emerged as a promising method for EEG spatial-temporal analysis, by further considering the topological relationships between electrodes. However, existing GSP studies lack interpretability of electrode importance and the credibility of prediction confidence. This work proposes an EEG Graph Mutual Attention Convolutional Network (EEG-GMACN), by introducing an 'Inverse Graph Weight Module' to output interpretable electrode graph weights, enhancing the clinical credibility and interpretability of EEG classification results. Additionally, we incorporate a mutual attention mechanism module into the model to improve its capability to distinguish critical electrodes and introduce credibility calibration to assess the uncertainty of prediction results. This study enhances the transparency and effectiveness of EEG analysis, paving the way for its widespread use in clinical and neuroscience research.
• Abstract（参考訳）: 脳波(Electroencephalogram、EEG)は頭皮上の電極を通して脳の電気活動を記録するための貴重な技術である。 脳波信号を解析することは、神経学的状態の理解と脳-コンピュータインターフェースの発達に寄与する。 グラフ信号処理 (GSP) は, 電極間のトポロジ的関係を考慮し, 脳波時空間解析の有望な手法として登場した。 しかし、既存のGSP研究では、電極の重要性と予測信頼性の信頼性が欠如している。 本研究は脳波グラフ相互注意畳み込みネットワーク(EEG-GMACN)を提案し,脳波グラフ重みを出力する「逆グラフ重みモジュール」を導入し,脳波分類結果の信頼性と解釈可能性を高める。 さらに,重要な電極を識別する能力の向上と,予測結果の不確実性を評価するための信頼性校正を導入するために,相互注意機構モジュールをモデルに組み込んだ。 本研究は,脳波解析の透明性と有効性を高め,臨床・神経科学研究におけるその普及への道を開くものである。

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