論文の概要: CRIA: A Cross-View Interaction and Instance-Adapted Pre-training Framework for Generalizable EEG Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16056v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 06:31:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.959689
• Title: CRIA: A Cross-View Interaction and Instance-Adapted Pre-training Framework for Generalizable EEG Representations
• Title（参考訳）: CRIA: 一般化可能なEEG表現のためのクロスビューインタラクションとインスタンス適応型事前トレーニングフレームワーク
• Authors: Puchun Liu, C. L. Philip Chen, Yubin He, Tong Zhang,
• Abstract要約: CRIAは、可変長および可変チャネルコーディングを使用して、異なるデータセット間でEEGデータの統一表現を実現する適応フレームワークである。 このモデルでは、時間的、スペクトル的、空間的特徴を効果的に融合させるクロスアテンション機構を採用している。 テンプル大学脳波コーパスとCHB-MITデータセットによる実験結果から、CRIAは既存の方法よりも、同じ事前学習条件で優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.251569042852815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The difficulty of extracting deep features from EEG data and effectively integrating information from multiple views presents significant challenges for developing a generalizable pretraining framework for EEG representation learning. However, most existing pre-training methods rely solely on the contextual semantics of a single view, failing to capture the complex and synergistic interactions among different perspectives, limiting the expressiveness and generalization of learned representations. To address these issues, this paper proposes CRIA, an adaptive framework that utilizes variable-length and variable-channel coding to achieve a unified representation of EEG data across different datasets. In this work, we define cross-view information as the integrated representation that emerges from the interaction among temporal, spectral, and spatial views of EEG signals. The model employs a cross-attention mechanism to fuse temporal, spectral, and spatial features effectively, and combines an attention matrix masking strategy based on the information bottleneck principle with a novel viewpoint masking pre-training scheme. Experimental results on the Temple University EEG corpus and the CHB-MIT dataset show that CRIA outperforms existing methods with the same pre-training conditions, achieving a balanced accuracy of 57.02% for multi-class event classification and 80.03% for anomaly detection, highlighting its strong generalization ability.
• Abstract（参考訳）: 脳波データから深い特徴を抽出し、複数の視点から情報を効果的に統合することの難しさは、脳波表現学習のための一般化可能な事前学習フレームワークを開発する上で重要な課題である。 しかし、既存の事前学習手法の多くは、単一の視点の文脈的意味論にのみ依存しており、異なる視点における複雑でシナジスティックな相互作用を捉えず、学習された表現の表現性や一般化を制限する。 これらの問題に対処するために,可変長および可変チャネル符号化を用いた適応型フレームワークであるCRIAを提案し,異なるデータセット間でEEGデータの統一表現を実現する。 本研究では,脳波信号の時間的,スペクトル的,空間的ビュー間の相互作用から生じる統合表現として,クロスビュー情報を定義する。 このモデルでは、時間的・スペクトル的・空間的特徴を効果的に融合させるクロスアテンション機構を採用し、情報ボトルネック原理に基づくアテンションマトリックスマスキング戦略と、新しい視点マスキング事前学習スキームを組み合わせる。 テンプル大学脳波コーパスとCHB-MITデータセットの実験結果によると、CRIAは同じ事前学習条件で既存の手法よりも優れており、マルチクラスのイベント分類では57.02%、異常検出では80.03%のバランスの取れた精度を実現し、その強力な一般化能力を強調している。

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