論文の概要: Fusion of Spatio-Temporal and Multi-Scale Frequency Features for Dry Electrodes MI-EEG Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18424v1
• Date: Mon, 26 Jan 2026 12:35:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:08.820576
• Title: Fusion of Spatio-Temporal and Multi-Scale Frequency Features for Dry Electrodes MI-EEG Decoding
• Title（参考訳）: ドライ電極MI-EEGデコードのための時空間・マルチスケール周波数特性の融合
• Abstract要約: ドライ電極モータ脳波計(MI-EEG)は、高速で快適で実世界の脳コンピューターインタフェースを実現する。 しかし、ドライレコーディングは、よりベースラインドリフトの低い信号対雑音比と突然の過渡率の3つの主要な問題を引き起こす。 ドライエレクトロドMI-EEGに適した三分岐フレームワークSTGMFMを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.074534303001195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dry-electrode Motor Imagery Electroencephalography (MI-EEG) enables fast, comfortable, real-world Brain Computer Interface by eliminating gels and shortening setup for at-home and wearable use.However, dry recordings pose three main issues: lower Signal-to-Noise Ratio with more baseline drift and sudden transients; weaker and noisier data with poor phase alignment across trials; and bigger variances between sessions. These drawbacks lead to larger data distribution shift, making features less stable for MI-EEG tasks.To address these problems, we introduce STGMFM, a tri-branch framework tailored for dry-electrode MI-EEG, which models complementary spatio-temporal dependencies via dual graph orders, and captures robust envelope dynamics with a multi-scale frequency mixing branch, motivated by the observation that amplitude envelopes are less sensitive to contact variability than instantaneous waveforms. Physiologically meaningful connectivity priors guide learning, and decision-level fusion consolidates a noise-tolerant consensus. On our collected dry-electrode MI-EEG, STGMFM consistently surpasses competitive CNN/Transformer/graph baselines. Codes are available at https://github.com/Tianyi-325/STGMFM.
• Abstract（参考訳）: ドライ・エレクトロライド・モーター・イメージリー脳波(MI-EEG)は、ゲルを除去し、家庭やウェアラブルでの使用を短縮することで、高速で快適な現実世界の脳コンピューターインタフェースを可能にするが、ドライレコーディングは、ベースラインドリフトと急激な過渡性を持つ信号対雑音比の低下、試行間での位相アライメントの低下による弱くノイズの多いデータ、セッション間の大きなばらつきの3つの主要な問題を引き起こす。 これらの欠点は、MI-EEGタスクの安定性を損なうとともに、MI-EEGタスクの安定性を損なうことにつながる。この問題に対処するため、直列グラフの順序によって相補的な時空間依存性をモデル化する三分岐フレームワークであるSTGMFMを導入し、振幅エンベロープが瞬時波形よりも接触変動に敏感であることを示す観測により、マルチスケールの周波数混合ブランチで頑健なエンベロープダイナミクスを捕捉する。 生理学的に意味のある接続は、学習をガイドし、決定レベルの融合はノイズ耐性のコンセンサスを統合する。 収集したドライ電極MI-EEGでは,STGMFMは競合するCNN/Transformer/graphベースラインを一貫して上回っている。 コードはhttps://github.com/Tianyi-325/STGMFMで公開されている。

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