論文の概要: Rethinking Generalized BCIs: Benchmarking 340,000+ Unique Algorithmic Configurations for EEG Mental Command Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02978v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 17:56:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.992672
• Title: Rethinking Generalized BCIs: Benchmarking 340,000+ Unique Algorithmic Configurations for EEG Mental Command Decoding
• Title（参考訳）: 一般化されたBCIの再考:脳波メンタルコマンドデコーディングのための34万以上のユニークなアルゴリズム構成のベンチマーク
• Authors: Paul Barbaste, Olivier Oullier, Xavier Vasques,
• Abstract要約: 本稿では,空間的脳波と非線形脳波の340,000以上の一意な組み合わせについて評価する。 脳波の運動画像パターンを全ユーザやデータセットで最適にデコードする,汎用的な"ワンサイズフィットオール"手法は存在しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust decoding and classification of brain patterns measured with electroencephalography (EEG) remains a major challenge for real-world (i.e. outside scientific lab and medical facilities) brain-computer interface (BCI) applications due to well documented inter- and intra-participant variability. Here, we present a large-scale benchmark evaluating over 340,000+ unique combinations of spatial and nonlinear EEG classification. Our methodological pipeline consists in combinations of Common Spatial Patterns (CSP), Riemannian geometry, functional connectivity, and fractal- or entropy-based features across three open-access EEG datasets. Unlike prior studies, our analysis operates at the per-participant level and across multiple frequency bands (8-15 Hz and 8-30 Hz), enabling direct assessment of both group-level performance and individual variability. Covariance tangent space projection (cov-tgsp) and CSP consistently achieved the highest average classification accuracies. However, their effectiveness was strongly dataset-dependent, and marked participant-level differences persisted, particularly in the most heterogeneous of the datasets. Importantly, nonlinear methods outperformed spatial approaches for specific individuals, underscoring the need for personalized pipeline selection. Our findings highlight that no universal 'one-size-fits-all' method can optimally decode EEG motor imagery patterns across all users or datasets. Future work will require adaptive, multimodal, and possibly novel approaches to fully address neurophysiological variability in practical BCI applications where the system can automatically adapt to what makes each user unique.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)を用いて測定された脳パターンのロバストな復号と分類は、十分に文書化された参加間および参加内変動のため、現実世界(科学実験室や医療施設外)の脳-コンピュータインターフェース(BCI)アプリケーションにとって大きな課題である。 本稿では,空間的脳波と非線形脳波の340,000以上の一意な組み合わせを大規模に評価する。 提案手法は, 共通空間パターン(CSP), リーマン幾何学, 機能接続, フラクタル, エントロピーに基づく3つのオープンアクセスEEGデータセットの組合せからなる。 従来の研究とは異なり、我々の分析は参加者ごとのレベルと複数の周波数帯(8-15 Hzおよび8-30 Hz)で動作し、グループレベルのパフォーマンスと個人変動の両方を直接評価できる。 共分散接空間投影 (cov-tgsp) と CSP は、常に最も高い平均分類精度を達成した。 しかし、その効果はデータセットに依存しており、特にデータセットの最も異質な部分において、参加者レベルの違いが顕著に持続した。 重要なことに、非線形手法は特定の個人に対する空間的アプローチよりも優れており、パーソナライズされたパイプライン選択の必要性が強調されている。 脳波の運動画像パターンをすべてのユーザやデータセットで最適にデコードする,汎用的な"ワンサイズフィットオール"手法は存在しない。 今後の開発には適応的でマルチモーダルな新しいアプローチが必要で、BCIの実践的な応用において、システムが各ユーザがユニークなものに自動的に適応できるような、神経生理学的変動に完全に対処する必要がある。

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