論文の概要: IMU-Enhanced EEG Motion Artifact Removal with Fine-Tuned Large Brain Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01073v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 02:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.528697
• Title: IMU-Enhanced EEG Motion Artifact Removal with Fine-Tuned Large Brain Models
• Title（参考訳）: 微調整大脳モデルを用いたIMUによる脳波運動アーチファクト除去
• Authors: Yuhong Zhang, Xusheng Zhu, Yuchen Xu, ChiaEn Lu, Hsinyu Shih, Gert Cauwenberghs, Tzyy-Ping Jung,
• Abstract要約: 脳波信号は、生理的および環境的アーティファクトからの汚染のため、しばしば低信号対ノイズ比を示す。 本研究は,脳波信号の運動関連アーティファクトを特定するための,微調整型大脳モデル(LaBraM)に基づく相関注意マッピング手法を提案する。 IMU参照信号の導入は,様々な動作シナリオにおいて,ロバスト性を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.611531256245718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) is a non-invasive method for measuring brain activity with high temporal resolution; however, EEG signals often exhibit low signal-to-noise ratios because of contamination from physiological and environmental artifacts. One of the major challenges hindering the real-world deployment of brain-computer interfaces (BCIs) involves the frequent occurrence of motion-related EEG artifacts. Most prior studies on EEG motion artifact removal rely on single-modality approaches, such as Artifact Subspace Reconstruction (ASR) and Independent Component Analysis (ICA), without incorporating simultaneously recorded modalities like inertial measurement units (IMUs), which directly capture the extent and dynamics of motion. This work proposes a fine-tuned large brain model (LaBraM)-based correlation attention mapping method that leverages spatial channel relationships in IMU data to identify motion-related artifacts in EEG signals. The fine-tuned model contains approximately 9.2 million parameters and uses 5.9 hours of EEG and IMU recordings for training, just 0.2346\% of the 2500 hours used to train the base model. We compare our results against the established ASR-ICA benchmark across varying time scales and motion activities, showing that incorporating IMU reference signals significantly improves robustness under diverse motion scenarios.
• Abstract（参考訳）: 脳波検査(EEG)は、高時間分解能で脳活動を測定する非侵襲的な方法であるが、生理的および環境的アーティファクトからの汚染により、脳波信号は低信号-雑音比を示すことが多い。 脳-コンピュータインタフェース(BCI)の実際の展開を妨げる大きな課題の1つは、運動関連脳波アーチファクトの頻繁な発生である。 脳波の運動アーティファクト除去に関するこれまでの研究は、運動の程度とダイナミクスを直接キャプチャする慣性測定ユニット(IMU)のような同時記録されたモダリティを組み込むことなく、Artifact Subspace Reconstruction(ASR)やIndependent Component Analysis(ICA)のような単一モダリティのアプローチに依存していた。 本研究では、IMUデータにおける空間チャネル関係を利用して脳波信号の運動関連アーティファクトを同定する、微調整大脳モデル(LaBraM)に基づく相関注意マッピング手法を提案する。 微調整されたモデルにはおよそ9.2百万のパラメータが含まれ、トレーニングにEEGとIMUの記録を5.9時間使用しており、ベースモデルのトレーニングに使用される2500時間のうちわずか0.2346\%である。 IMU参照信号の導入は,様々な動作シナリオにおいて,ロバスト性を大幅に向上させることを示す。

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