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論文輪読会 第27回 "Trends in Machine Learning and Electroencephalogram (EEG): A Review for Undergraduate Researchers"

AcademiX
October 31, 2023
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論文輪読会 第27回 "Trends in Machine Learning and Electroencephalogram (EEG): A Review for Undergraduate Researchers"

AcademiX が開催した 第27回 論文輪読会 資料

日時:2023/10/31
論文タイトル:Trends in Machine Learning and Electroencephalogram (EEG): A Review for Undergraduate Researchers

<概要>
Murungi, Nathan Koomeらは,学部生が機械学習の文脈におけるBrain Computer Interfaces(BCI)分野の概要を把握し有望な研究の道筋を示すという課題のため,タスク・アルゴリズム・データセットの網羅的なレビューを行い,BCI初学研究者は豊富なデータセットと高い分類率を誇る運動イメージ・てんかん検知・感情分類タスクを選択し,分類タスクで高い精度を保証されているCNN・SVM・Transformersのモデルを利用することが,BCI分野に確固たる基盤を築き自信を持って研究することができる.

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October 31, 2023
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Transcript

  1.   https://www.academix.jp/ AcademiX 論文輪読会 Trends in Machine Learning and Electroencephalogram

    (EEG): A Review for Undergraduate Researchers 東京医科歯科大学大学院 Kobayashi Meguru 2023/10/29
  2. 研究の概要 引用元 Murungi, N. K., Pham, M. V., Dai, X.,

    & Qu, X. (2023). Trends in Machine Learning and Electroencephalogram (EEG): A Review for Undergraduate Researchers (arXiv:2307.02819). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.02819 以下,引用する図や表は,本論文から引用. 要約 Murungi, Nathan Koomeらは,学部生が機械学習の文脈におけるBrain-Computer Interfaces(BCIs)分野の概要を把握し有望な研究の道筋を示すという課題のため,タ スク・アルゴリズム・データセットの網羅的なレビューを行った. BCI初学研究者は豊富なデータセットと高い分類率を誇る運動イメージ・てんかん検知・ 感情分類タスクを選択し,分類タスクで高い精度を保証されている CNN・SVM・Transformersのモデルを利用することが,BCI分野に確固たる基盤を築 き自信を持って研究することができる.
  3. 核となる研究手法 レビューする論文の選択基準 • データ ◦ データを統一するため, EEGと被験者のみを対象. • 発行年 ◦

    機械学習分野と脳波分野は変化の早い分野のため, 2020年以降に発表された最新論文のみを対 象. • ML/深層学習(Deep Learning: DL) ◦ 研究手法としてML・DLアプローチに重点を置いている. • 再現性 ◦ データの前処理・特徴量抽出・結果・コード・データソースを含む. • 対象読者 ◦ コンピュータサイエンスを専攻する学部生 ◦ MLに興味を持つ学部生
  4. 核となる研究手法 本論文で推奨されている9つの論文の選定方法はFig. 1の流れである. 1. データベースでの論文検索 1. Google Scholar, Paperwithcode, arXiv,

    PubMedの各データベースでキーワード検索. 2. keywords: (’Machine Learning’ OR ’LSTM’ OR ’Deep Learning’ OR ’CNN’ OR ’RNN’ OR ’Classification’ OR ’DNN’ OR ’Autoencoder’ OR ’GAN’ OR ’ Transformer’ AND ’Brain Computer Interface’ OR ’Motor Imagery Classification’ OR ’seizure’ OR ’EEG Review’ OR ’Speech’ OR ’Emotion’ OR ’Parkinson’s’ OR ’Alzheimer’s’ OR ’Depression’ OR ’Rehabilitation’ OR ’Gender Classification’ OR ’Stroke’ OR ’Person Identification’ OR ’Age Classification’ OR ’Task classification’) AND (’EEG’ OR ’Electroencephalography’ AND ’Survey’ or ’Review’ ). 2. 重複論文の削除 1. 10本の論文を除外. 3. 論文のスクリーニング 1. 57本の論文を除外. 4. 基準の評価 1. 44本の論文を除外 5. 統計に使用された論文 1. 76本の論文を選定. 6. 推奨される論文 1. 6本(9本?)の論文を選定.
  5. BCIタスク Table 2は,BCIタスクで分類した論文数.上位から 1. 運動イメージ 1. リハビリと支援技術に応用 2. 将来的にカーソルの移動・ロボット アームの操作・ビデオゲームの操作

    などが実用化 2. 感情認識・てんかん検知 1. 感情認識で人の精神状態や情動状態 が明らかになる →メンタルヘルスの文脈で感情検出 は応用される. 2. てんかん検知は,罹患者の生活を 向上させるために,役立つ. データ駆動型の計算論的神経科学.
  6. データセット Table 4. はデータセットで分類した論文数.代表的なものを簡単に紹介すると, • DEAP ◦ 感情状態の分析 • BCI

    Competition Ⅳ ◦ 信号処理と分類法の検証 • SEED ◦ 様々な使用用途のあるEEGデータ セット • EEGEyeNet ◦ 眼球運動予測とベンチマーク 表には無いがそのほかにも • Thinking out loud:内言語認識 のためのEEGベースのBCIデータ セット • Feeling Emotions:感情認識のための EEG脳波のデータセット などが利用可能.
  7. 関連研究 Table 5. で紹介されていた論文ら. Roy, Y., Banville, H., Albuquerque, I.,

    Gramfort, A., Falk, T. H., & Faubert, J. (2019). Deep learning-based electroencephalography analysis: A systematic review. Journal of Neural Engineering, 16(5), 051001. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ab260c DLとEEGに関する別のレビュー論文. Craik, A., He, Y., & Contreras-Vidal, J. L. (2019). Deep learning for electroencephalogram (EEG) classification tasks: A review. Journal of Neural Engineering, 16(3), 031001. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ab0ab5 深層学習を用いた脳波の分類タスクについてのレビュー論文. Govindan, B., Pickett, S., & Riggs, B. (2020). Fear of the CURE: A Beginner’s Guide to Overcoming Barriers in Creating a Course-Based Undergraduate Research Experience. Journal of Microbiology & Biology Education, 21(2), 50. https://doi.org/10.1128/jmbe.v21i2.2109 学部課程での研究についての論文.