論文の概要: Geometry-Aware Deep Congruence Networks for Manifold Learning in Cross-Subject Motor Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18940v1
• Date: Mon, 24 Nov 2025 09:46:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:25.145516
• Title: Geometry-Aware Deep Congruence Networks for Manifold Learning in Cross-Subject Motor Imagery
• Title（参考訳）: クロスオブジェクトモータ画像におけるマニフォールド学習のための幾何学的深部集合ネットワーク
• Abstract要約: 脳波ベースの脳-コンピュータインタフェースでは、クロスオブジェクト・モーター・イメージ・デコーディングが依然として大きな課題である。 本稿では,新しいジオメトリ対応プリプロセッシングモジュールとディープコングルーエンスネットワークを紹介する。 我々のフレームワークは、最強の古典的ベースラインに対して、クロスオブジェクトの精度を3～4%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-subject motor-imagery decoding remains a major challenge in EEG-based brain-computer interfaces due to strong subject variability and the curved geometry of covariance matrices on the symmetric positive definite (SPD) manifold. We address the zero-shot cross-subject setting, where no target-subject labels or adaptation are allowed, by introducing novel geometry-aware preprocessing modules and deep congruence networks that operate directly on SPD covariance matrices. Our preprocessing modules, DCR and RiFU, extend Riemannian Alignment by improving action separation while reducing subject-specific distortions. We further propose two manifold classifiers, SPD-DCNet and RiFUNet, which use hierarchical congruence transforms to learn discriminative, subject-invariant covariance representations. On the BCI-IV 2a benchmark, our framework improves cross-subject accuracy by 3-4% over the strongest classical baselines, demonstrating the value of geometry-aware transformations for robust EEG decoding.
• Abstract（参考訳）: 対称正定値(SPD)多様体上での共分散行列の曲線幾何学は、強い対象変数と曲線幾何学により、脳波ベースの脳-コンピュータインタフェースにおいて依然として大きな課題である。 SPD共分散行列上で直接動作する新しい幾何対応前処理モジュールと深部共役ネットワークを導入することにより、ターゲットオブジェクトラベルや適応を許可しないゼロショットクロスオブジェクト設定に対処する。 我々の前処理モジュールであるDCRとRiFUは、主観的歪みを低減しつつ、作用分離を改善してリーマンアライメントを拡張する。 さらに, 2つの多様体分類器, SPD-DCNet と RiFUNet を提案する。 BCI-IV 2aベンチマークでは,強靭なEEGデコーディングのための幾何認識変換の価値を実証し,最強の古典的ベースラインに対して,クロスオブジェクトの精度を3～4%向上させる。

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