論文の概要: Cross-Subject and Cross-Montage EEG Transfer Learning via Individual Tangent Space Alignment and Spatial-Riemannian Feature Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08216v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 17:37:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.239528
• Title: Cross-Subject and Cross-Montage EEG Transfer Learning via Individual Tangent Space Alignment and Spatial-Riemannian Feature Fusion
• Title（参考訳）: 個々のタンジェント空間アライメントと空間-リーマン特徴融合によるクロスオブジェクトおよびクロスバンド脳波伝達学習
• Authors: Nicole Lai-Tan, Xiao Gu, Marios G. Philiastides, Fani Deligianni,
• Abstract要約: 音楽に基づく介入は、外部の時間維持手段を提供し、情動状態を調節し、歩行パターンを安定化するために、聴覚刺激を動的に調整することで運動回復を支援する。 一般的なBrain-Computer Interfaces (BCI) は、個人間でこれらの介入を適用することを約束している。 我々は,対象物間の一般化を促進するために,対象物毎の更新,分布マッチング,監督された回転アライメントを取り入れた新しい事前アライメント戦略であるPersonal Tangent Space Alignment (ITSA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.512690029749912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Personalised music-based interventions offer a powerful means of supporting motor rehabilitation by dynamically tailoring auditory stimuli to provide external timekeeping cues, modulate affective states, and stabilise gait patterns. Generalisable Brain-Computer Interfaces (BCIs) thus hold promise for adapting these interventions across individuals. However, inter-subject variability in EEG signals, further compounded by movement-induced artefacts and motor planning differences, hinders the generalisability of BCIs and results in lengthy calibration processes. We propose Individual Tangent Space Alignment (ITSA), a novel pre-alignment strategy incorporating subject-specific recentering, distribution matching, and supervised rotational alignment to enhance cross-subject generalisation. Our hybrid architecture fuses Regularised Common Spatial Patterns (RCSP) with Riemannian geometry in parallel and sequential configurations, improving class separability while maintaining the geometric structure of covariance matrices for robust statistical computation. Using leave-one-subject-out cross-validation, `ITSA' demonstrates significant performance improvements across subjects and conditions. The parallel fusion approach shows the greatest enhancement over its sequential counterpart, with robust performance maintained across varying data conditions and electrode configurations. The code will be made publicly available at the time of publication.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた音楽に基づく介入は、動的に聴覚刺激を調整し、外部の時間維持手段を提供し、情動状態を調節し、歩行パターンを安定化することで、運動回復を支援する強力な手段を提供する。 したがって、一般的な脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、個人間でこれらの介入を適用することを約束する。 しかし、脳波信号の物体間変動は、運動誘発アーチファクトと運動計画の違いによってさらに複雑化され、BCIの一般化が妨げられ、長い校正プロセスがもたらされる。 我々は,対象物間の一般化を促進するために,対象物毎の更新,分布マッチング,監督された回転アライメントを取り入れた新しい事前調整戦略であるPersonal Tangent Space Alignment (ITSA)を提案する。 我々のハイブリッドアーキテクチャは、規則化された共通空間パターン(RCSP)とリーマン幾何学を並列かつ逐次的な構成で融合し、統計計算のための共分散行列の幾何学的構造を維持しつつ、クラス分離性を向上させる。 ISAは, 被検体, 被検体, 被検体間で有意な性能向上を示した。 並列核融合法は、様々なデータ条件と電極構成にまたがる堅牢な性能を保ちながら、シーケンシャル・コンピテンシー・コンピテンスよりも最大の向上を示す。 コードは公開時点で公開されます。

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