論文の概要: Adaptive Progressive Attention Graph Neural Network for EEG Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14246v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 05:14:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:55:54.799426
• Title: Adaptive Progressive Attention Graph Neural Network for EEG Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 脳波感情認識のための適応進行注意グラフニューラルネットワーク
• Authors: Tianzhi Feng, Chennan Wu, Yi Niu, Fu Li, Boxun Fu, Zhifu Zhao, Xiaotian Wang, Guangming Shi,
• Abstract要約: 本稿では、感情処理中の脳領域間の空間的関係を捉えるための適応進行注意グラフニューラルネットワーク(APAGNN)を提案する。 APAGNNは脳のトポロジーを段階的に分析する専門の専門家を3人雇っている。 提案手法は,脳波の感情認識性能を高め,ベースライン法よりも優れた結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.74069705400314
• License:
• Abstract: In recent years, numerous neuroscientific studies have shown that human emotions are closely linked to specific brain regions, with these regions exhibiting variability across individuals and emotional states. To fully leverage these neural patterns, we propose an Adaptive Progressive Attention Graph Neural Network (APAGNN), which dynamically captures the spatial relationships among brain regions during emotional processing. The APAGNN employs three specialized experts that progressively analyze brain topology. The first expert captures global brain patterns, the second focuses on region-specific features, and the third examines emotion-related channels. This hierarchical approach enables increasingly refined analysis of neural activity. Additionally, a weight generator integrates the outputs of all three experts, balancing their contributions to produce the final predictive label. Extensive experiments on three publicly available datasets (SEED, SEED-IV and MPED) demonstrate that the proposed method enhances EEG emotion recognition performance, achieving superior results compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 近年、多くの神経科学的研究により、人間の感情は特定の脳領域と密接に関連していることが示されている。 これらのニューラルネットワークパターンを完全に活用するために、感情処理中の脳領域間の空間的関係を動的にキャプチャする適応進行注意グラフニューラルネットワーク(APAGNN)を提案する。 APAGNNは脳のトポロジーを段階的に分析する専門の専門家を3人雇っている。 第1のエキスパートはグローバルな脳のパターンを捉え、第2のエキスパートは地域特有の特徴に注目し、第3のエキスパートは感情関連チャンネルを調べます。 この階層的なアプローチは、神経活動のより洗練された分析を可能にする。 さらに、ウェイトジェネレータは3人の専門家全員の出力を統合することで、最終的な予測ラベルを生成するための貢献のバランスを取る。 一般に公開されている3つのデータセット(SEED、SEED-IV、MPED)の大規模な実験により、提案手法は脳波の感情認識性能を高め、ベースライン法よりも優れた結果が得られることを示した。

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