論文の概要: STEAM-EEG: Spatiotemporal EEG Analysis with Markov Transfer Fields and Attentive CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01959v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 05:07:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-12 16:53:08.309159
• Title: STEAM-EEG: Spatiotemporal EEG Analysis with Markov Transfer Fields and Attentive CNNs
• Title（参考訳）: STEAM-EEG:マルコフ伝達場と減衰CNNを用いた時空間脳波解析
• Authors: Jiahao Qin, Feng Liu,
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータグラフィックス技術と生体信号認識パターンを統合した新しいアプローチを提案する。 提案するフレームワーク(TEAM-EEG)は,MTFを用いて脳波信号のダイナミクスを捉える。 これらの画像は、最先端のコンピュータグラフィックス技術を使ってレンダリングされ、視覚化され、モデル化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.673285689826945
• License:
• Abstract: Electroencephalogram (EEG) signals play a pivotal role in biomedical research and clinical applications, including epilepsy diagnosis, sleep disorder analysis, and brain-computer interfaces. However, the effective analysis and interpretation of these complex signals often present significant challenges. This paper presents a novel approach that integrates computer graphics techniques with biological signal pattern recognition, specifically using Markov Transfer Fields (MTFs) for EEG time series imaging. The proposed framework (STEAM-EEG) employs the capabilities of MTFs to capture the spatiotemporal dynamics of EEG signals, transforming them into visually informative images. These images are then rendered, visualised, and modelled using state-of-the-art computer graphics techniques, thereby facilitating enhanced data exploration, pattern recognition, and decision-making. The code could be accessed from GitHub.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号は、てんかんの診断、睡眠障害分析、脳とコンピュータのインターフェイスなど、生体医学研究や臨床応用において重要な役割を担っている。 しかし、これらの複雑な信号の効果的な分析と解釈は、しばしば重要な課題を呈する。 本稿では,脳波時系列イメージングにMarkov Transfer Fields (MTFs) を用いて,コンピュータグラフィックス技術と生体信号パターン認識を統合した新しい手法を提案する。 提案するフレームワーク(STEAM-EEG)は,脳波信号の時空間的ダイナミクスを捉え,それらを視覚的に情報的画像に変換する。 これらの画像は、最先端のコンピュータグラフィックス技術を用いてレンダリングされ、視覚化され、モデル化され、拡張されたデータ探索、パターン認識、意思決定が容易になる。 コードはGitHubからアクセスすることができる。

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