論文の概要: Bidirectional Time-Frequency Pyramid Network for Enhanced Robust EEG Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10004v1
- Date: Sat, 11 Oct 2025 04:14:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.732486
- Title: Bidirectional Time-Frequency Pyramid Network for Enhanced Robust EEG Classification
- Title（参考訳）: 拡張ロバスト脳波分類のための双方向時間周波数ピラミッドネットワーク
- Authors: Jiahui Hong, Siqing Li, Muqing Jian, Luming Yang,
- Abstract要約: BITE(Bidirectional Time-Freq Pyramid Network)は、ロバストなマルチストリームシナジー、ピラミッド時間周波数アテンション(PTFA)、双方向適応畳み込みを特徴とするエンドツーエンドの統一アーキテクチャである。
統一アーキテクチャとして、MIタスクとSSVEPタスクの両方にわたる堅牢なパフォーマンスと、例外的な計算効率を組み合わせる。
我々の研究は、信頼性の高いBCIシステムにはスペクトル時間処理が不可欠であることを検証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.512406961007489
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing EEG recognition models suffer from poor cross-paradigm generalization due to dataset-specific constraints and individual variability. To overcome these limitations, we propose BITE (Bidirectional Time-Freq Pyramid Network), an end-to-end unified architecture featuring robust multistream synergy, pyramid time-frequency attention (PTFA), and bidirectional adaptive convolutions. The framework uniquely integrates: 1) Aligned time-frequency streams maintaining temporal synchronization with STFT for bidirectional modeling, 2) PTFA-based multi-scale feature enhancement amplifying critical neural patterns, 3) BiTCN with learnable fusion capturing forward/backward neural dynamics. Demonstrating enhanced robustness, BITE achieves state-of-the-art performance across four divergent paradigms (BCICIV-2A/2B, HGD, SD-SSVEP), excelling in both within-subject accuracy and cross-subject generalization. As a unified architecture, it combines robust performance across both MI and SSVEP tasks with exceptional computational efficiency. Our work validates that paradigm-aligned spectral-temporal processing is essential for reliable BCI systems. Just as its name suggests, BITE "takes a bite out of EEG." The source code is available at https://github.com/cindy-hong/BiteEEG.
- Abstract（参考訳）: 既存のEEG認識モデルは、データセット固有の制約と個々の変動性のために、パラダイム間の一般化が貧弱である。
このような制約を克服するために,ロバストなマルチストリームシナジー,ピラミッド時間周波数アテンション(PTFA),双方向適応畳み込みを特徴とする,エンド・ツー・エンドの統一アーキテクチャであるBITE(Bidirectional Time-Freq Pyramid Network)を提案する。
このフレームワークは一意に統合される。
1 双方向モデリングのためのSTFTとの時間同期を維持するアライメント時間周波数ストリーム。
2) PTFAに基づくマルチスケール機能強化によるクリティカルニューラルパターンの増幅
3)前/後進神経力学を習得可能な融合型BiTCN。
強靭性を示すBITEは、4つの分岐パラダイム(BCICIV-2A/2B, HGD, SD-SSVEP)にまたがる最先端性能を実現し、オブジェクト内精度とクロスオブジェクト一般化の両方に優れる。
統一アーキテクチャとして、MIタスクとSSVEPタスクの両方にわたる堅牢なパフォーマンスと、例外的な計算効率を組み合わせる。
我々の研究は、信頼性の高いBCIシステムにはスペクトル時間処理が不可欠であることを検証している。
その名前が示すように、BITEは「脳波を噛み取る」。
ソースコードはhttps://github.com/cindy-hong/BiteEEG.comで入手できる。
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