論文の概要: Transformer Based Model for Spatiotemporal Feature Learning in EEG Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10718v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 11:25:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.46512
• Title: Transformer Based Model for Spatiotemporal Feature Learning in EEG Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 脳波感情認識における時空間特徴学習のためのトランスフォーマーモデル
• Authors: Xinglong Cui, Dian Gu,
• Abstract要約: EEG-TransNetは、EEG信号の時間的、地域的、同期的な特徴を捉えるように設計されたアーキテクチャである。 信号長の異なる分類精度とロバスト性という点で、他の手法よりも一貫して優れている。 脳波をベースとした脳活動分類と感情認識タスクのための堅牢なツールとしての可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) is a widely adopted technique for monitoring brain activity, offering valuable insights into neurological states due to its high temporal resolution and cost-effectiveness. To enhance the analysis of complex EEG data, we propose EEG-TransNet, an architecture designed to capture temporal, regional, and synchronous features of EEG signals. EEG-TransNet introduces three key modules: 1) a preprocessing and feature extraction module leveraging ResNet and wavelet-based denoising, 2) a Local Self-Attention Block for regional feature learning, and 3) a Fuzzy-Attention Synchronous Transformer (FAST) to model spatiotemporal dependencies. Through extensive experiments on three EEG datasets (BETA, SEED, and DepEEG), the proposed model consistently outperforms other methods in terms of classification accuracy and robustness across varying signal lengths. Ablation studies confirm the contribution of the Local Self-Attention Block in improving performance, and the inclusion of depthwise separable convolutions in the decoder reduces computational complexity while maintaining high accuracy. EEG-TransNet's ability to generalize across subjects with minimal performance variation highlights its potential as a robust tool for EEG-based brain activity classification and emotion recognition tasks.
• Abstract（参考訳）: 脳波(Electroencephalography)は脳活動を監視する手法として広く採用されており、高時間分解能と費用対効果のために神経状態に対する貴重な洞察を提供する。 複雑な脳波データの解析を強化するため,脳波信号の時間的・地域的・同期的特徴を捉えるアーキテクチャであるEEG-TransNetを提案する。 EEG-TransNetは3つの重要なモジュールを導入した。 1)ResNetとウェーブレットに基づく復調を利用した前処理及び特徴抽出モジュール 2地域特色学習のための地域自己注意ブロック及び 3) 時空間依存性をモデル化するためのファジィアテンション同期変換器(FAST)。 3つのEEGデータセット(BETA, SEED, DepEEG)の広範な実験を通じて、提案モデルは、様々な信号長の分類精度とロバスト性の観点から、他の手法よりも一貫して優れている。 アブレーション研究は、性能向上における局所自己注意ブロックの寄与を確認し、デコーダに深く分離可能な畳み込みを組み込むことは、高い精度を維持しながら計算複雑性を減少させる。 脳波をベースとした脳活動分類と感情認識タスクのための堅牢なツールとしての可能性を強調している。

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