Deep Convolutional Architecture with discriminative feature visualization for analysis of EEG data
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of Electroencephalography (EEG) data to improve understanding of underlying neural activity is typically hypothesis-driven and requires the investigator to quantify certain features of the EEG time-series. However, this could lead to sub-optimal feature selection. Data-driven approaches like deep learning (DL) allow discovery of the optimal feature set from available data. Convolutional Neural Networks (CNNs) have been recently used for classification tasks in neuroscience[1]. To visualize discriminative features that guide the network's decision, we use a method called cue-combination for Class Activation Map (ccCAM) which is inspired by existing methods in literature[2] and adapted for neuroscience applications. Specifically, a deep CNN architecture, combined with ccCAM is applied on EEG data collected from human subjects to study the effect of exercise on motor learning. Our results reveal discriminative features within specific frequency band (19-31 Hz) that is a subset of the beta-band, which has been found to be significantly modulated by exercise in previous studies[3]. They also reveal that activity in this frequency band propagates across different regions of the cortex while performing a fixed force hand-grip task. Collectively, our results demonstrate the potential of DL frameworks for identifying a more informative feature space in neuroimaging data in a completely data-driven manner, which can in turn yield a better understanding of brain function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».