通过域调整 改进基于EEG的听觉注意的位置解码
Johanna Wilroth1, Bo Bernhardsson2, Frida Heskebeck2
1Department of Electrical Engineering, Linkoping University, Linkoping, Sweden.
Journal of neural engineering
|November 21, 2023
概括
域调整显著改善了基于电脑电图 (EEG) 的听觉注意力分类准确性,对数据不佳的受试者来说. 这种技术提高了神经引导式助听器的EEG可靠性.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 信号处理 信号处理
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 基于脑电图 (EEG) 的听觉注意力分类面临挑战,原因是数据有限,噪音和主体间的变化.
- 现有的方法在不同试验和科目中难以通用,需要先进的技术.
研究的目的:
- 引入一个新的域调整 (DA) 框架,以提高基于EEG的听觉注意力分类准确性.
- 具体来说,对于最初准确度较低的受试者来说,提高了辅导语音方向 (左/右) 的分类.
主要方法:
- 研究了一种使用对EEG数据并行传输的DA方法.
- 将框架应用于来自实验的EEG数据,该实验与同时进行的,空间分离的听觉刺激.
主要成果:
- 在将DA应用于数据不佳的受试者后,观察到分类准确性的显著改善.
- 缺乏数据的受试者的平均准确率从45.84%增加到67.92%.
- 一个受试者达到83.33%的峰值分类准确度,高于43.33%的基线.
结论:
- DA方法显然提高了基于EEG的听觉注意力分类性能.
- 这一进步使EEG更接近于神经引导听力设备的实际应用.
