歌記録に対する脳応答の画像ベースEEG分類【JST・京大機械翻訳】

Ramirez-Aristizabal Adolfo G.; Ebrahimpour Mohammad K.; Kello Christopher T.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211710050800 整理番号：22P0285877

歌記録に対する脳応答の画像ベースEEG分類【JST・京大機械翻訳】

Image-based eeg classification of brain responses to song recordings

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発行年： 2022年01月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自然音響刺激に対するEEG応答の分類は,理論的および実用的に重要であるが,標準アプローチは,非常に短い音セグメント(数秒またはそれ以下)で別々に個々のチャネルを処理することにより制限される。最近の開発は,EEGからスペクトル成分を抽出し,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて音楽刺激(約2分)の分類を示した。本論文は,エンドツーエンド分類のためにリスト化された個々の歌に生EEG信号を写像する効率的方法を提案した。EEGチャネルを[Channel x Sample]画像タイルの次元として扱い,画像をCNNを用いて分類した。著者らの実験結果(88.7%)は最先端の方法(85.0%)と競合するが,著者らの分類タスクは知覚的品質において互いに類似した長い刺激を処理することによってより挑戦的であり,参加者に不慣れであった。また,事前訓練ResNet-50を用いた転送学習方式を採用し,互いに無関係な画像領域にもかかわらず,転送学習の有効性を確認した。【JST・京大機械翻訳】

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