ART: Artifact Removal Transformer for Reconstructing Noise-Free Multichannel Electroencephalographic Signals

要約

脳波検査 (EEG) におけるアーティファクトの除去は、神経科学分析とブレイン コンピューター インターフェイス (BCI) のパフォーマンスに大きな影響を与える長年の課題です。
この問題に取り組むには、高度なアルゴリズム、広範なノイズクリーンなトレーニング データ、および徹底的な評価戦略が必要です。
この研究では、EEG 信号の一時的なミリ秒スケールのダイナミクス特性を適切に捕捉するトランス アーキテクチャを採用した革新的な EEG ノイズ除去モデルである Artifact Removal Transformer (ART) を紹介します。
私たちのアプローチは、マルチチャネル EEG データ内のさまざまなタイプのアーティファクトに対して、総合的なエンドツーエンドのノイズ除去ソリューションを提供します。
独立成分分析を使用してノイズの多いクリーンな EEG データ ペアの生成を強化し、効果的な教師あり学習に重要なトレーニング シナリオを強化しました。
私たちは、平均二乗誤差や信号対雑音比などの指標に加え、音源位置特定や脳波成分分類などの高度な技術を採用し、さまざまな BCI アプリケーションの幅広いオープン データセットを使用して包括的な検証を実行しました。
私たちの評価では、ART が他の深層学習ベースのアーティファクト除去方法を上回り、EEG 信号処理における新たなベンチマークを設定することが確認されました。
この進歩により、アーティファクト除去の精度と信頼性が向上するだけでなく、この分野でのさらなる革新を促進し、自然な環境における脳の動態の研究が容易になることが期待されます。

要約(オリジナル)

Artifact removal in electroencephalography (EEG) is a longstanding challenge that significantly impacts neuroscientific analysis and brain-computer interface (BCI) performance. Tackling this problem demands advanced algorithms, extensive noisy-clean training data, and thorough evaluation strategies. This study presents the Artifact Removal Transformer (ART), an innovative EEG denoising model employing transformer architecture to adeptly capture the transient millisecond-scale dynamics characteristic of EEG signals. Our approach offers a holistic, end-to-end denoising solution for diverse artifact types in multichannel EEG data. We enhanced the generation of noisy-clean EEG data pairs using an independent component analysis, thus fortifying the training scenarios critical for effective supervised learning. We performed comprehensive validations using a wide range of open datasets from various BCI applications, employing metrics like mean squared error and signal-to-noise ratio, as well as sophisticated techniques such as source localization and EEG component classification. Our evaluations confirm that ART surpasses other deep-learning-based artifact removal methods, setting a new benchmark in EEG signal processing. This advancement not only boosts the accuracy and reliability of artifact removal but also promises to catalyze further innovations in the field, facilitating the study of brain dynamics in naturalistic environments.

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