Dataset-Independent EEG Channel Selection for Emotion Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Electroencephalography (EEG) stands as a noninvasive and cost-effective method for recording neural activity, holding potential for applications such as identifying neural processes underlying human emotions. This paper delves into the transferability and generalizability of EEG channel selection in emotion recognition, adopting a dataset-independent approach. By leveraging Power Spectral Density (PSD), we identify high-contributing EEG channels in the SEED V dataset and validate our approach on the independent SEED IV dataset using a Convolutional Neural Network (CNN) model. The channel selection method helped in eliminating insignificant EEG channels, which can improve the applicability of developing more efficient EEG devices for daily use to monitor emotions, as well as in individuals suffering from various neurodegenerative diseases. Through extensive experiments varying the number of channels and features, our model achieves classification accuracies of 77.02%, 75.42%, 71.31%, and 64.31% with 62, 30, 20, and 10 EEG channels, accompanied by 310, 90, 60, and 30 Differential Entropy (DE) features respectively. Further, the proposed approach is tested by introducing Gaussian noise to the training set and evaluating its sensitivity to signal noise. Finally, results are compared with state-of-the-art models highlighting the potential of our dataset-independent channel selection method.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».