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J-GLOBAL ID：202202232449907404   整理番号：22A1051483

脳波信号からの伝達学習アプローチによる周波数有効連結性マップを用いた感情状態の認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of emotional states using frequency effective connectivity maps through transfer learning approach from electroencephalogram signals

著者 (4件)： Bagherzadeh Sara (Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Maghooli Keivan (Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Shalbaf Ahmad (Department of Biomedical Engineering and Medical Physics, School of Medicine, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran) ,  Maghsoudi Arash (Department of Biomedical Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 75  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,それらの広大な利益のために,感情認識(ER)研究において広く利用されてきた。特定のCNN構成と学習正確なパラメータの設計を,転送学習(TL)アプローチを通して提供した。洗練された周波数有効接続性(FEC)マップとFEC-CNNと名付けた転送学習CNNモデルに基づく新しい複合ERスキーマを,本研究で提案した。EC測度は,体積伝導問題に関する周波数帯における脳チャネル間の情報フローを推定する。次に,この情報の可視化は,感情状態を分類するための有用で特有の情報を提供する。前処理脳波(EEG)信号の後,標準デルタ,θ,α,β,およびガンマ周波数帯におけるEEGチャネルからの部分直接コヒーレンス(PDC)測定を通して,有効接続性マップを計算した。次に,PDCマップを用いて,6つの事前訓練CNNモデル,AlexNet,ResNet-18,DarkNet-19,Shuffet,Incep-v3,およびXceptionを微調整し,MAHNOB-HCI,DEAPおよびDREAMERデータベースに対する被験者独立Leave-One-Out(LOSO)クロス-Validation基準に対する5つの感情状態を分類した。実験結果は,ResNet-18が,DEAPデータベースで最も高い平均精度とFスコア94.27%,94.74%,およびMAHNOB-HCIデータベースで95.25%と95.33%,およびDREAMERデータベースで96.00%と96.77%を達成し,α周波数帯でPDCマップから5つの感情状態を認識することを示した。最近の研究と実験結果の比較は,提案したECベースのCNNモデルの優位性を示した。本研究では,EEG信号から感情状態を認識するために,効果的な連結性情報フローを利用することにより,認知計算領域における深い学習アプリケーションの興味深い見通しを紹介した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コヒーレンス ,  測度 ,  *学習 ,  情報処理 ,  データベース ,  *脳波 ,  *脳 ,  ニューラルネットワーク ,  可視化 ,  応用プログラム ,  モデル ,  *周波数 ,  周波数帯
準シソーラス用語： 被験者 ,  感情認識 ,  情報フロー ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 感情認識(ER) ,  脳波(EEG) ,  効果的な接続性(EC) ,  部分的有向コヒーレンス(PDC) ,  畳込みニューラルネットワーク(CNN) ,  転移学習(TL)

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳波信号 ,  学習 ,  連結性 ,  マップ ,  感情状態