Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transferring Spatial Filters via Tangent Space Alignment in Motor Imagery BCIs

論文の概要: Transferring Spatial Filters via Tangent Space Alignment in Motor Imagery BCIs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17111v1
Date: Wed, 23 Apr 2025 21:45:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.179652
Title: Transferring Spatial Filters via Tangent Space Alignment in Motor Imagery BCIs
Title（参考訳）: 運動画像BCIにおけるタンジェント空間アライメントによる空間フィルタの転送
Authors: Tekin Gunasar, Virginia de Sa,
Abstract要約: 運動画像BCIにおける被験者移動を改善する手法を提案する。我々は複数の被験者からの情報を統合する様々な方法を模索し、標準的なCSPに比べて性能が向上したことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a method to improve subject transfer in motor imagery BCIs by aligning covariance matrices on a Riemannian manifold, followed by computing a new common spatial patterns (CSP) based spatial filter. We explore various ways to integrate information from multiple subjects and show improved performance compared to standard CSP. Across three datasets, our method shows marginal improvements over standard CSP; however, when training data are limited, the improvements become more significant.
Abstract（参考訳）: 本稿では、リーマン多様体上に共分散行列を整列させ、次いで新しい共通空間パターン(CSP)に基づく空間フィルタを演算することにより、運動画像BCIの被験者移動を改善する方法を提案する。我々は複数の被験者からの情報を統合する様々な方法を模索し、標準的なCSPに比べて性能が向上したことを示す。 3つのデータセットにまたがって、標準的なCSPよりも限界的な改善が見られたが、トレーニングデータに制限がある場合には、その改善がより重要になる。

関連論文リスト

SACB-Net: Spatial-awareness Convolutions for Medical Image Registration [48.688756221571516]
本研究では,特徴表現における空間情報を強化するために,SACB(Spatial-Awareness Convolution Block)を提案する。我々のSACBは特徴の類似性を利用して特徴マップ内の空間的クラスタを推定する。マルチスケールフロー合成を容易にするためにSACBを統合するピラミッドフロー推定器(SACB-Net)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-03-25T12:14:21Z)
Implicit Gaussian Splatting with Efficient Multi-Level Tri-Plane Representation [45.582869951581785]
Implicit Gaussian Splatting (IGS)は、明示的なポイントクラウドと暗黙的な機能埋め込みを統合する革新的なハイブリッドモデルである。本稿では,空間正規化を具体化したレベルベースプログレッシブトレーニング手法を提案する。我々のアルゴリズムは、数MBしか使用せず、ストレージ効率とレンダリング忠実さを効果的にバランスして、高品質なレンダリングを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-19T14:34:17Z)
MB-RACS: Measurement-Bounds-based Rate-Adaptive Image Compressed Sensing Network [65.1004435124796]
本稿では,MB-RACS(Message-Bounds-based Rate-Adaptive Image Compressed Sensing Network)フレームワークを提案する。実験により,提案手法が現在の先行手法を超越していることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-19T04:40:20Z)
DCN-T: Dual Context Network with Transformer for Hyperspectral Image Classification [109.09061514799413]
複雑な撮像条件による空間変動のため,HSI分類は困難である。本稿では,HSIを高品質な三スペクトル画像に変換する三スペクトル画像生成パイプラインを提案する。提案手法は,HSI分類における最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:52Z)
Scatter-based common spatial patterns -- a unified spatial filtering framework [0.19573380763700707]
提案した scsCSP は,一般的な多クラス問題に対する統一的なフレームワークとして機能し,MI-BCI の性能向上を約束している。分類性能は最先端の競合アルゴリズムと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-07T11:19:18Z)
Deep Diversity-Enhanced Feature Representation of Hyperspectral Images [87.47202258194719]
トポロジを改良して3次元畳み込みを補正し,上行階の高次化を図る。また、要素間の独立性を最大化するために特徴マップに作用する新しい多様性対応正規化(DA-Reg)項を提案する。提案したRe$3$-ConvSetとDA-Regの優位性を実証するために,様々なHS画像処理および解析タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-15T16:19:18Z)
Coarse-to-Fine Sparse Transformer for Hyperspectral Image Reconstruction [138.04956118993934]
本稿では, サース・トゥ・ファインス・スパース・トランス (CST) を用いた新しいトランス方式を提案する。 HSI再構成のための深層学習にHSI空間を埋め込んだCST 特に,CSTは,提案したスペクトル認識スクリーニング機構(SASM)を粗いパッチ選択に使用し,選択したパッチを,細かなピクセルクラスタリングと自己相似性キャプチャのために,カスタマイズしたスペクトル集約ハッシュ型マルチヘッド自己アテンション(SAH-MSA)に入力する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-09T16:17:47Z)
Deep Optimal Transport for Domain Adaptation on SPD Manifolds [9.552869120136005]
最適輸送理論とSPD多様体の幾何学を組み合わせた新しい幾何学的深層学習フレームワークを提案する。提案手法は, 多様体構造を尊重しながらデータ分布を整列させ, 限界差と条件差を効果的に低減する。提案手法は,KU,BNCI2014001,BNCI2015001の3つのクロスセッション脳コンピュータインタフェースデータセットに対して検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-15T03:13:02Z)
Transfer Learning for Motor Imagery Based Brain-Computer Interfaces: A Complete Pipeline [54.73337667795997]
移動学習(TL)は、新しい被験者の校正作業を減らすために、運動画像(MI)ベースの脳-コンピュータインタフェース(BCI)に広く用いられている。本稿では,MIベースのBCIの3つのコンポーネント(空間フィルタリング,特徴工学,分類)すべてにおいてTLが考慮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-03T23:44:21Z)
A Convolutional Neural Network with Parallel Multi-Scale Spatial Pooling to Detect Temporal Changes in SAR Images [43.56177583903999]
合成開口レーダ(SAR)画像変化検出では,ノイズ差画像から変化する情報を活用することは極めて困難である。雑音差画像から変化した情報を利用するマルチスケール空間プーリング(MSSP)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-22T03:37:30Z)

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。