論文の概要: Comprehensive Review of EEG-to-Output Research: Decoding Neural Signals into Images, Videos, and Audio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19999v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 03:50:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:02:08.813942
• Title: Comprehensive Review of EEG-to-Output Research: Decoding Neural Signals into Images, Videos, and Audio
• Title（参考訳）: 脳波から出力までの研究の総括的レビュー:ニューラルシグナルを画像、ビデオ、オーディオにデコードする
• Authors: Yashvir Sabharwal, Balaji Rama,
• Abstract要約: 機械学習と生成モデリングの最近の進歩は、知覚経験の再構築における脳波の応用を触媒している。 本稿では,脳波から出力までの研究を体系的にレビューし,最先端のジェネレーティブ手法,評価指標,データ課題に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Electroencephalography (EEG) is an invaluable tool in neuroscience, offering insights into brain activity with high temporal resolution. Recent advancements in machine learning and generative modeling have catalyzed the application of EEG in reconstructing perceptual experiences, including images, videos, and audio. This paper systematically reviews EEG-to-output research, focusing on state-of-the-art generative methods, evaluation metrics, and data challenges. Using PRISMA guidelines, we analyze 1800 studies and identify key trends, challenges, and opportunities in the field. The findings emphasize the potential of advanced models such as Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), and Transformers, while highlighting the pressing need for standardized datasets and cross-subject generalization. A roadmap for future research is proposed that aims to improve decoding accuracy and broadening real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 脳電図(EEG)は神経科学において重要なツールであり、高時間分解能の脳活動に関する洞察を提供する。 機械学習と生成モデリングの最近の進歩は、画像、ビデオ、オーディオを含む知覚的体験の再構築におけるEEGの適用を触媒している。 本稿では,脳波から出力までの研究を体系的にレビューし,最先端のジェネレーティブ手法,評価指標,データ課題に焦点をあてる。 PRISMAガイドラインを用いて1800の研究を分析し、この分野における重要なトレンド、課題、機会を特定する。 この結果は、GAN(Generative Adversarial Networks)、VAE(VAE)、Transformerといった高度なモデルの可能性を強調し、標準化されたデータセットやクロスオブジェクトの一般化の必要性を強調した。 復号精度の向上と実世界の応用の拡充を目的とした今後の研究ロードマップが提案されている。

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