論文の概要: Activity Coefficient-based Channel Selection for Electroencephalogram: A Task-Independent Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14060v1
• Date: Sun, 10 Aug 2025 04:40:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-24 10:27:26.534293
• Title: Activity Coefficient-based Channel Selection for Electroencephalogram: A Task-Independent Approach
• Title（参考訳）: 脳電図のための活動係数に基づくチャネル選択:タスク非依存的アプローチ
• Authors: Kartik Pandey, Arun Balasubramanian, Debasis Samanta,
• Abstract要約: 本研究では,アクティベーション係数に基づくチャネル選択法(ACCS)を提案する。 ACCSは、チャネル活動係数(Channel Activity Coefficient, CAC)と呼ばれる新しいメトリクスを使用して、活動レベルに基づいてチャネルユーティリティを定量化する。 CACがランク付けした上位16チャンネルを選択することで、ACCSは最大34.97%の改善を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.087274577167399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Electroencephalogram (EEG) signals have gained widespread adoption in brain-computer interface (BCI) applications due to their non-invasive, low-cost, and relatively simple acquisition process. The demand for higher spatial resolution, particularly in clinical settings, has led to the development of high-density electrode arrays. However, increasing the number of channels introduces challenges such as cross-channel interference and computational overhead. To address these issues, modern BCI systems often employ channel selection algorithms. Existing methods, however, are typically task-specific and require re-optimization for each new application. This work proposes a task-agnostic channel selection method, Activity Coefficient-based Channel Selection (ACCS), which uses a novel metric called the Channel Activity Coefficient (CAC) to quantify channel utility based on activity levels. By selecting the top 16 channels ranked by CAC, ACCS achieves up to 34.97% improvement in multi-class classification accuracy. Unlike traditional approaches, ACCS identifies a reusable set of informative channels independent of the downstream task or model, making it highly adaptable for diverse EEG-based applications.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号は、非侵襲的で低コストで比較的単純な取得プロセスのため、脳-コンピュータインターフェース(BCI)アプリケーションに広く採用されている。 高い空間分解能、特に臨床環境での要求は、高密度電極アレイの開発に繋がった。 しかし、チャネル数が増加すると、チャネル間干渉や計算オーバーヘッドといった問題が発生する。 これらの問題に対処するため、現代のBCIシステムはチャネル選択アルゴリズムを用いることが多い。 しかし、既存のメソッドは通常タスク固有であり、新しいアプリケーションごとに再最適化が必要である。 本研究は,Channel Activity Coefficient (CAC)と呼ばれる新しい指標を用いて,アクティビティレベルに基づいたチャネルユーティリティの定量化を行う,タスク非依存のチャネル選択手法であるActivity Coefficient-based Channel Selection (ACCS)を提案する。 CACがランク付けした上位16チャンネルを選択することで、ACCSは最大34.97%の改善を達成している。 従来のアプローチとは異なり、ACCSは下流のタスクやモデルに依存しない再利用可能なチャネルの集合を識別し、多様なEEGベースのアプリケーションに高い適応性を持たせる。

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