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: 2024-12-29 08:00:04.687547
- 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:
- 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。
関連論文リスト
- CognitionCapturer: Decoding Visual Stimuli From Human EEG Signal With Multimodal Information [61.1904164368732]
脳波信号の表現にマルチモーダルデータを完全に活用する統合フレームワークであるCognitionCapturerを提案する。
具体的には、CognitionCapturerは、各モダリティに対してモダリティエキスパートを訓練し、EEGモダリティからモダリティ情報を抽出する。
このフレームワークは生成モデルの微調整を一切必要とせず、より多くのモダリティを組み込むように拡張することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-13T16:27:54Z) - Dynamic GNNs for Precise Seizure Detection and Classification from EEG Data [6.401370088497331]
本稿では,脳波の位置と対応する脳領域のセマンティクスの相互作用を捉える動的グラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークであるNeuroGNNを紹介する。
実世界のデータを用いた実験により、NeuroGNNは既存の最先端モデルよりも大幅に優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-08T21:36:49Z) - Polar-Net: A Clinical-Friendly Model for Alzheimer's Disease Detection
in OCTA Images [53.235117594102675]
オプティカルコヒーレンス・トモグラフィーは、網膜微小血管の画像化によってアルツハイマー病(AD)を検出するための有望なツールである。
我々はPolar-Netと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを提案し、解釈可能な結果を提供し、臨床上の事前知識を活用する。
Polar-Netは既存の最先端の手法よりも優れており,網膜血管変化とADとの関連性について,より貴重な病理学的証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T11:49:49Z) - A Knowledge-Driven Cross-view Contrastive Learning for EEG
Representation [48.85731427874065]
本稿では,限られたラベルを持つ脳波から効果的な表現を抽出する知識駆動型クロスビューコントラスト学習フレームワーク(KDC2)を提案する。
KDC2法は脳波信号の頭皮と神経のビューを生成し、脳活動の内部および外部の表現をシミュレートする。
ニューラル情報整合性理論に基づく事前のニューラル知識をモデル化することにより、提案手法は不変かつ相補的なニューラル知識を抽出し、複合表現を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T08:53:51Z) - An Interpretable and Attention-based Method for Gaze Estimation Using
Electroencephalography [8.09848629098117]
脳波データから視線を推定するための解釈可能なモデルを提案するため,脳波と視線追跡を同時に測定した大規模なデータセットを利用する。
本稿では,脳波信号分析のための新しい注目に基づくディープラーニングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-09T16:58:01Z) - Optimized EEG based mood detection with signal processing and deep
neural networks for brain-computer interface [0.0]
本研究の目的は,脳波と被験者の気分との関係を識別するスマート意思決定モデルを確立することである。
健康な28人の被験者の脳波は同意を得て観測され、気分を研究・認識する試みがなされている。
これらの技術を用いて、96.01%の検出精度が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T15:23:24Z) - fMRI from EEG is only Deep Learning away: the use of interpretable DL to
unravel EEG-fMRI relationships [68.8204255655161]
多チャンネル脳波データからいくつかの皮質下領域の活性を回復するための解釈可能な領域基底解を提案する。
我々は,皮質下核の血行動態信号の頭皮脳波予測の空間的・時間的パターンを復元する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-23T15:11:37Z) - Task-oriented Self-supervised Learning for Anomaly Detection in
Electroencephalography [51.45515911920534]
タスク指向型自己教師型学習手法を提案する。
大きなカーネルを持つ特定の2つの分岐畳み込みニューラルネットワークを特徴抽出器として設計する。
効果的に設計され、訓練された特徴抽出器は、より優れた特徴表現を脳波から抽出できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T13:15:08Z) - A Novel Transferability Attention Neural Network Model for EEG Emotion
Recognition [51.203579838210885]
脳波感情認識のための伝達型注目ニューラルネットワーク(TANN)を提案する。
TANNは、伝達可能な脳波領域のデータとサンプルを適応的に強調することにより、感情的な識別情報を学習する。
これは、複数の脳領域レベル判別器と1つのサンプルレベル判別器の出力を測定することで実現できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T02:42:30Z) - Attention-based Graph ResNet for Motor Intent Detection from Raw EEG
signals [8.775745069873558]
前回の研究では、脳波(EEG)信号は脳波電極のトポロジカルな関係を考慮していない。
グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN: Graph Convolutional Neural Network)の新たな構造である、注意に基づくグラフ残差ネットワークが、人間の運動意図を検出するために提示された。
生の脳波運動画像における深部ネットワークに関する劣化問題に対処するために, フルアテンションアーキテクチャによる深部学習を導入した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-25T09:29:48Z) - GCNs-Net: A Graph Convolutional Neural Network Approach for Decoding
Time-resolved EEG Motor Imagery Signals [8.19994663278877]
グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)に基づく新しいディープラーニングフレームワークを提案し,生の脳波信号の復号性能を向上させる。
導入されたアプローチは、パーソナライズされた予測とグループ的な予測の両方に収束することが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T04:57:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。