Cross-Subject EEG Emotion Recognition With Self-Organized Graph Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As a physiological process and high-level cognitive behavior, emotion is an important subarea in neuroscience research. Emotion recognition across subjects based on brain signals has attracted much attention. Due to individual differences across subjects and the low signal-to-noise ratio of EEG signals, the performance of conventional emotion recognition methods is relatively poor. In this paper, we propose a self-organized graph neural network (SOGNN) for cross-subject EEG emotion recognition. Unlike the previous studies based on pre-constructed and fixed graph structure, the graph structure of SOGNN are dynamically constructed by self-organized module for each signal. To evaluate the cross-subject EEG emotion recognition performance of our model, leave-one-subject-out experiments are conducted on two public emotion recognition datasets, SEED and SEED-IV. The SOGNN is able to achieve state-of-the-art emotion recognition performance. Moreover, we investigated the performance variances of the models with different graph construction techniques or features in different frequency bands. Furthermore, we visualized the graph structure learned by the proposed model and found that part of the structure coincided with previous neuroscience research. The experiments demonstrated the effectiveness of the proposed model for cross-subject EEG emotion recognition.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle