論文の概要: SSVEP-BiMA: Bifocal Masking Attention Leveraging Native and Symmetric-Antisymmetric Components for Robust SSVEP Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10994v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 04:58:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:09:54.862484
• Title: SSVEP-BiMA: Bifocal Masking Attention Leveraging Native and Symmetric-Antisymmetric Components for Robust SSVEP Decoding
• Title（参考訳）: SSVEP-BiMA:ロバストなSSVEPデコーディングのためのネイティブおよびシンメトリアンティ対称性コンポーネントを活用する双方向マスキング注意
• Authors: Yuxin Liu, Zhenxi Song, Guoyang Xu, Zirui Wang, Feng Wan, Yong Hu, Min Zhang, Zhiguo Zhang,
• Abstract要約: 定常視覚誘発電位(SSVEP)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、そのシンプルさと高情報伝達速度(ITR)において一般的なパラダイムである。 本稿では,SSVEPの復号化にネイティブおよび対称非対称成分を相乗的に活用するバイオ焦点マスキングアテンションベース手法(SSVEP-BiMA)を提案する。 提案手法は,2つの公開データセットに対して実験を行い,提案手法が精度とITRの両方においてベースラインアプローチを超えることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.552864992278316
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• Abstract: Brain-computer interface (BCI) based on steady-state visual evoked potentials (SSVEP) is a popular paradigm for its simplicity and high information transfer rate (ITR). Accurate and fast SSVEP decoding is crucial for reliable BCI performance. However, conventional decoding methods demand longer time windows, and deep learning models typically require subject-specific fine-tuning, leaving challenges in achieving optimal performance in cross-subject settings. This paper proposed a biofocal masking attention-based method (SSVEP-BiMA) that synergistically leverages the native and symmetric-antisymmetric components for decoding SSVEP. By utilizing multiple signal representations, the network is able to integrate features from a wider range of sample perspectives, leading to more generalized and comprehensive feature learning, which enhances both prediction accuracy and robustness. We performed experiments on two public datasets, and the results demonstrate that our proposed method surpasses baseline approaches in both accuracy and ITR. We believe that this work will contribute to the development of more efficient SSVEP-based BCI systems.
• Abstract（参考訳）: 定常視覚誘発電位(SSVEP)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、そのシンプルさと高情報伝達速度(ITR)において一般的なパラダイムである。 正確かつ高速なSSVEPデコーディングは信頼性の高いBCI性能に不可欠である。 しかし、従来の復号法はより長い時間窓を必要とするため、ディープラーニングモデルは通常、主題固有の微調整を必要とし、オブジェクト間設定で最適なパフォーマンスを達成する上での課題を残している。 本稿では,SSVEPの復号化にネイティブおよび対称非対称成分を相乗的に活用するバイオ焦点マスキングアテンションベース手法(SSVEP-BiMA)を提案する。 複数の信号表現を利用することで、ネットワークはより広い範囲のサンプル視点からの機能を統合することができ、より一般化され包括的な特徴学習が実現され、予測精度と堅牢性の両方が向上する。 提案手法は,2つの公開データセットに対して実験を行い,提案手法が精度とITRの両方においてベースラインアプローチを超えることを示した。 本研究は,より効率的なSSVEPベースのBCIシステムの開発に寄与すると考えられる。

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