論文の概要: Explainability of Recurrent Neural Networks for Enhancing P300-based Brain-Computer Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10121v1
- Date: Mon, 11 May 2026 07:36:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.606449
- Title: Explainability of Recurrent Neural Networks for Enhancing P300-based Brain-Computer Interfaces
- Title（参考訳）: 繰り返しニューラルネットワークによるP300ベースの脳-コンピュータインタフェースの実現可能性
- Authors: Christian Oliva, Vinicio Changoluisa, Francisco B Rodríguez, Luis F Lago-Fernández,
- Abstract要約: P300イベント関連電位に基づく脳インターフェイスは、健康、教育、補助技術に有望な応用を提供する。
性能と透明性の両方を改善するために設計された追加レイヤであるポスト・リカレント・モジュール(PRM)を紹介します。
PRMは、EEGデータからP300信号を分類するためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャに組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7874708385247353
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain-Computer Interfaces (BCIs) based on P300 event-related potentials offer promising applications in health, education, and assistive technologies. However, challenges related to inter- and intra-subject variability and the explainability of Deep Learning (DL) models limit their practical deployment. In this work, we present the Post-Recurrent Module (PRM), an additional layer designed to improve both performance and transparency, incorporated into a Recurrent Neural Network (RNN) architecture for classifying P300 signals from EEG data. Our approach enables a dual analysis of spatio-temporal signals through both global and local explainability techniques, allowing us not only to identify the most relevant brain regions and critical time intervals involved in classification, but also to interpret model decisions in terms of spatio-temporal EEG patterns consistent with well-stablished neurophysiological descriptions of the P300. Experimental results show a 9\% improvement in performance over state of the art, while also revealing the importance of inter- and intra-subject variability, in alignment with established neuroscience literature. By making model decisions transparent and efficient, we present a framework for explainable EEG-based models. This framework is not limited to more efficient P300 detection, but can be generalized to a wide range of EEG-based tasks. Its ability to identify key spatial and temporal features makes it suitable for applications such as motor imagery, steady-state visual evoked potentials, and even cognitive workload assessment.
- Abstract（参考訳）: P300イベント関連電位に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)は、健康、教育、補助技術に有望な応用を提供する。
しかし、オブジェクト間の変動とディープラーニング(DL)モデルの説明可能性に関する課題は、その実践的展開を制限する。
本研究では,EEGデータからP300信号を分類するためのRecurrent Neural Network (RNN)アーキテクチャに組み込まれた,パフォーマンスと透明性の両方を改善するために設計された追加レイヤであるPost-Recurrent Module (PRM)を提案する。
本手法は,大域的・局所的説明可能性の両手法による時空間信号の二重解析を可能にし,脳の最も関連性の高い領域と臨界時間間隔を識別するだけでなく,P300の確立した神経生理学的記述と整合した時空間脳波パターンを用いてモデル決定を解釈する。
実験結果から、最先端技術よりも9倍の性能向上が見られ、また、確立された神経科学文献に則って、物体間および物体内変動の重要性が明らかとなった。
モデル決定を透過的かつ効率的にすることで、説明可能なEEGモデルのためのフレームワークを提案する。
このフレームワークはより効率的なP300検出に限らず、広範囲のEEGベースのタスクに一般化することができる。
重要な空間的特徴と時間的特徴を識別する能力は、運動画像、定常的な視覚誘発電位、さらには認知的ワークロード評価などの応用に適している。
関連論文リスト
- Interpretable Fuzzy Modeling Reveals Population-Level Representation Differences in P300 Brain Computer Interfaces Across Neurodivergent and Neurotypical Cohorts [5.1112215475131]
P300ベースの脳-コンピュータインタフェース(BCI)はコミュニケーションに広く用いられているが、人口の不均一性はデコードで利用可能な神経パターンを変化させる可能性がある。
本研究では、筋萎縮性側索硬化症(ALS)、自閉症(AUT)、神経型(NT)コホート間の集団レベルの差異を解析するためのP300用ファジィ表現フレームワークを提案する。
実験は、BigP3BCIのALSおよびNTサブセットとBCIAUT-P300ベンチマークで実施した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-04T03:15:27Z) - Kirchhoff-Inspired Neural Networks for Evolving High-Order Perception [51.28469959548178]
我々はKirchhoff-Inspired Neural Network (KINN)を提案する。
KINNは、基本的な常微分方程式から数値的に安定な状態更新を導き、より高階の進化成分の明示的な分離と符号化を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-25T06:17:31Z) - NeurIPT: Foundation Model for Neural Interfaces [13.659630322026095]
NeurIPTは、トレーニング済みトランスフォーマーを備えた多様なEEGベースのニューラルインタフェース向けに開発された基礎モデルである。
我々はAAMP(Amplitude-Aware Masked Pretraining)を導入し、局所的以外の様々な信号強度にわたる堅牢な表現を学習する。
また、局所脳の特徴を効果的に活用するために、微調整中にインターローブプール(IILP)を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-18T15:45:00Z) - Contrastive Learning in Memristor-based Neuromorphic Systems [55.11642177631929]
スパイクニューラルネットワークは、現代のバックプロパゲーションによって訓練されたディープネットワークに直面する重要な制約の多くを横取りする、ニューロンベースのモデルの重要なファミリーとなっている。
本研究では,前向き・後向き学習のニューロモルフィック形式であるコントラッシブ・シグナル依存型塑性(CSDP)の概念実証を設計し,検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-17T04:48:45Z) - L-SFAN: Lightweight Spatially-focused Attention Network for Pain Behavior Detection [44.016805074560295]
慢性的な腰痛 (CLBP) は世界中の何百万もの患者を悩ませており、個人の健康や医療システムに対する経済的負担に大きな影響を及ぼす。
人工知能(AI)とディープラーニングは、リハビリ戦略を改善するために痛みに関連する行動を分析するための有望な道を提供するが、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含む現在のモデルには限界がある。
我々は、モーションキャプチャーと表面筋電図センサからデータの空間的時間的相互作用をキャプチャする2Dフィルタを組み込んだ軽量CNNアーキテクチャであるhbox EmoL-SFANを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T12:01:37Z) - Interpretable Spatio-Temporal Embedding for Brain Structural-Effective Network with Ordinary Differential Equation [56.34634121544929]
本研究では,まず動的因果モデルを用いて脳効果ネットワークを構築する。
次に、STE-ODE(Spatio-Temporal Embedding ODE)と呼ばれる解釈可能なグラフ学習フレームワークを導入する。
このフレームワークは、構造的および効果的なネットワーク間の動的相互作用を捉えることを目的とした、特異的に設計されたノード埋め込み層を含んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T20:37:07Z) - ETLP: Event-based Three-factor Local Plasticity for online learning with
neuromorphic hardware [105.54048699217668]
イベントベース3要素局所塑性(ETLP)の計算複雑性に明らかな優位性を有する精度の競争性能を示す。
また, 局所的可塑性を用いた場合, スパイキングニューロンの閾値適応, 繰り返しトポロジーは, 時間的構造が豊富な時間的パターンを学習するために必要であることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-19T19:45:42Z) - EEG-NeXt: A Modernized ConvNet for The Classification of Cognitive
Activity from EEG [0.0]
脳波(EEG)に基づく脳-コンピュータインタフェース(BCI)システムにおける大きな課題の1つは、認知活動の分類のために主題/セッション不変の特徴を学習することである。
転送学習を容易にする新しいエンドツーエンド機械学習パイプラインであるEEG-NeXtを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T10:15:52Z) - fMRI from EEG is only Deep Learning away: the use of interpretable DL to
unravel EEG-fMRI relationships [68.8204255655161]
多チャンネル脳波データからいくつかの皮質下領域の活性を回復するための解釈可能な領域基底解を提案する。
我々は,皮質下核の血行動態信号の頭皮脳波予測の空間的・時間的パターンを復元する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-23T15:11:37Z) - Fuzzy temporal convolutional neural networks in P300-based
Brain-computer interface for smart home interaction [3.726817037277484]
脳波パターンは、ノイズによる時間的変化と不確実性を示す。
これは、スマートホームインタラクションのためのP300ベースのBrain Computer Interfaceで対処すべき重要な問題である。
脳波信号、LSTM細胞、ファジィニューラルブロック(FNB)に修飾された時間畳み込みネットワーク(TCN)の逐次統合を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-09T00:35:35Z) - Network Diffusions via Neural Mean-Field Dynamics [52.091487866968286]
本稿では,ネットワーク上の拡散の推論と推定のための新しい学習フレームワークを提案する。
本研究の枠組みは, ノード感染確率の正確な進化を得るために, モリ・ズワンジッヒ形式から導かれる。
我々のアプローチは、基礎となる拡散ネットワークモデルのバリエーションに対して多用途で堅牢である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-16T18:45:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。