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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-03 10:45 An Idea about Pretraining in EEG Domain ○Xianhua Su（Univ. Yamanashi/HDU）・Wanzeng Kong・Xuanyu Jin（HDU）・Teruki Toya・Kenji Ozawa（Univ. Yamanashi）  EA2023-15 |
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| 抄録 | （和） | EEG領域における事前学習は、現在教師なし学習で行われているため、このアプローチは20 s以上のデータに対してのみ使用可能である。そこで、著者は、脳波データセットに関する基本的な情報をラベルとして使用することで、前処理を行うという新しいアプローチを提案する。ここで脳波データセットに関する基本的な情報とは、データセット間、異なる被験者間、同じ被験者の異なる時間帯を区別する情報を含む。この方法は、2～3 s の短区間信号の分析に利用可能である。さらに、この事前学習法を適応させるために、EEGNetの畳み込み層の一部を変更して得られたResidual EEGNetを使用する。このように深層学習モデルを改良することで、より多くの用途に適用可能とした。 |
| （英） | Given that pre-training in the EEG domain is currently performed using unsupervised training, this approach can currently only be used to pretrain data longer than 20 s. Therefore, we propose a novel approach to pretraining: it uses some basic information about EEG datasets as a label for pre-training, including information that distinguishes between different datasets, between different subjects, and between different time periods of the same subject. This method can be used to analyze short time periods of 2 to 3 s. Furthermore, to adapt this pretraining method, the Residual EEGNet, obtained by changing a part of convolutional layers of the EEGNet to residual layers, which in turn improves the deep learning model, is more applicable under this pretraining approach. | |
| キーワード | （和） | 脳波 / 事前学習 / 残差ニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | EEG / pre-training / residual neural networks / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 95, EA2023-15, pp. 58-63, 2023年7月. | |
| 資料番号 | EA2023-15 | |
| 発行日 | 2023-06-25 (EA) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2023-15 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA ASJ-H ASJ-MA ASJ-SP |
| 開催期間 | 2023-07-02 - 2023-07-03 |
| 開催地（和） | 北大学術交流会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 応用／電気音響，聴覚，音声，音楽音響，音響教育，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2023-07-EA-H-MA-SP |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Idea about Pretraining in EEG Domain |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳波 / EEG |
| キーワード(2)（和/英） | 事前学習 / pre-training |
| キーワード(3)（和/英） | 残差ニューラルネットワーク / residual neural networks |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | ス シエンフア / Xianhua Su / シエンフア ス |
| 第1著者 所属（和/英） | 山梨大学/杭州電子科技大学 (略称： 山梨大/HDU) University of Yamanashi/Hangzhou Dianzi University (略称： Univ. Yamanashi/HDU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Wanzeng Kong / Wanzeng Kong / |
| 第2著者 所属（和/英） | 杭州電子科技大学 (略称： HDU) Hangzhou Dianzi University (略称： HDU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Xuanyu Jin / Xuanyu Jin / |
| 第3著者 所属（和/英） | 杭州電子科技大学 (略称： HDU) Hangzhou Dianzi University (略称： HDU) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鳥谷 輝樹 / Teruki Toya / トヤ テルキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 山梨大学 (略称： 山梨大) University of Yamanashi (略称： Univ. Yamanashi) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小澤 賢司 / Kenji Ozawa / オザワ ケンジ |
| 第5著者 所属（和/英） | 山梨大学 (略称： 山梨大) University of Yamanashi (略称： Univ. Yamanashi) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-03 10:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2023-15 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.95 |
| ページ範囲 | pp.58-63 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-06-25 (EA) |
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