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J-GLOBAL ID：202102264035834252   整理番号：21A0009931

EEGベース脳コンピュータインタフェイスのためのマルチレベル特徴融合によるグラフニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Graph Neural Network with Multilevel Feature Fusion for EEG based Brain-Computer Interface

著者 (3件)： Kwak Youngchul (POSTECH,Department of Electronics Engineering) ,  Song Woo-Jin (POSTECH,Department of Electronics Engineering) ,  Kim Seong-Eun (Hanbat National University,Department of Electronics and Control Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCE-Asia  ページ： 1-3  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳-コンピュータインタフェイス(BCI)システムは,ユーザの意図とデバイス制御信号を含む神経信号間の情報交換を提供する。本論文では,高性能BCIシステムのためのマルチレベル特徴融合構造を持つグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案した。提案した構造は局所および大域的ニューラル情報の両方を利用することができるので,復号化精度は大いに増加する。実験結果は,オリジナルのGNNが従来のアルゴリズムより優れていることを示した。さらに,提案したマルチレベル特徴融合法は,従来のGNNアルゴリズムの性能を劇的に増強した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  復号化 ,  神経インパルス ,  情報交換
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  *ブレインコンピュータインタフェイス ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： EEG ,  脳コンピュータインタフェイス ,  マルチレベル ,  特徴融合 ,  グラフニューラルネットワーク