論文の概要: Toward Adaptive BCIs: Enhancing Decoding Stability via User State-Aware EEG Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07891v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.527245
• Title: Toward Adaptive BCIs: Enhancing Decoding Stability via User State-Aware EEG Filtering
• Title（参考訳）: 適応型BCIに向けて: ユーザ状態認識型EEGフィルタリングによるデコード安定性の向上
• Authors: Yeon-Woo Choi, Hye-Bin Shin, Dan Li,
• Abstract要約: 本稿では、ユーザの意図を復号する前に神経表現を洗練させる、ユーザ状態認識脳波フィルタリングフレームワークを提案する。 提案手法は,ユーザの認知状態を脳波の特徴から連続的に推定し,推定された注意度に基づいて適応重み付けを適用することにより,信頼できないセグメントをフィルタする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2358117822602837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brain-computer interfaces (BCIs) often suffer from limited robustness and poor long-term adaptability. Model performance rapidly degrades when user attention fluctuates, brain states shift over time, or irregular artifacts appear during interaction. To mitigate these issues, we introduce a user state-aware electroencephalogram (EEG) filtering framework that refines neural representations before decoding user intentions. The proposed method continuously estimates the user's cognitive state (e.g., focus or distraction) from EEG features and filters unreliable segments by applying adaptive weighting based on the estimated attention level. This filtering stage suppresses noisy or out-of-focus epochs, thereby reducing distributional drift and improving the consistency of subsequent decoding. Experiments on multiple EEG datasets that emulate real BCI scenarios demonstrate that the proposed state-aware filtering enhances classification accuracy and stability across different user states and sessions compared with conventional preprocessing pipelines. These findings highlight that leveraging brain-derived state information--even without additional user labels--can substantially improve the reliability of practical EEG-based BCIs.
• Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、しばしば限られた堅牢性と長期適応性に悩まされる。 モデルの性能は、ユーザーの注意が変動したり、時間とともに脳の状態が変化したり、相互作用中に不規則な成果物が現れると急速に低下する。 これらの問題を緩和するために、ユーザ意図を復号する前に神経表現を洗練するユーザ状態認識脳波フィルタリングフレームワークを導入する。 提案手法は,ユーザの認知状態を脳波の特徴から連続的に推定し,推定された注意度に基づいて適応重み付けを適用することにより,信頼できないセグメントをフィルタする。 このフィルタリング段階はノイズやアウトオブフォーカスのエポックを抑制し、分散ドリフトを低減し、その後の復号の整合性を向上させる。 実際のBCIシナリオをエミュレートする複数のEEGデータセットの実験では、提案された状態認識フィルタリングにより、従来の前処理パイプラインと比較して、異なるユーザ状態やセッションの分類精度と安定性が向上することが示された。 これらの結果から,脳から得られる情報を活用することで,実用的な脳波ベースのBCIの信頼性が大幅に向上する可能性が示唆された。

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