Integrating Biological and Machine Intelligence: Attention Mechanisms in Brain-Computer Interfaces

要約

深い学習の急速な進歩により、注意メカニズムは脳波（EEG）シグナル分析で不可欠になり、脳コンピューターインターフェイス（BCI）アプリケーションを大幅に強化しています。
このペーパーでは、マルチモーダルデータ融合に特に重点を置いて、従来のトランスベースの注意メカニズム、その埋め込み戦略、およびEEGベースのBCIでのアプリケーションの包括的なレビューを提示します。
時間、周波数、および空間チャネルにわたるEEGの変動をキャプチャすることにより、注意メカニズムにより、特徴の抽出、表現学習、モデルの堅牢性が向上します。
これらの方法は、通常、畳み込みおよび再発性のネットワークと統合する従来の注意メカニズム、および長距離依存関係のキャプチャに優れているトランスベースのマルチヘッドの自己触たちに統合する従来の注意メカニズムに広く分類できます。
シングルモダリティ分析を超えて、注意メカニズムはマルチモーダルEEGアプリケーションを強化し、EEGと他の生理学的または感覚データの間の効果的な融合を促進します。
最後に、BCIテクノロジーを進めるための将来の方向性を強調して、注意ベースのEEGモデリングにおける既存の課題と新たな傾向について説明します。
このレビューは、EEGの解釈と応用の改善のために注意メカニズムを活用しようとする研究者に貴重な洞察を提供することを目的としています。

要約(オリジナル)

With the rapid advancement of deep learning, attention mechanisms have become indispensable in electroencephalography (EEG) signal analysis, significantly enhancing Brain-Computer Interface (BCI) applications. This paper presents a comprehensive review of traditional and Transformer-based attention mechanisms, their embedding strategies, and their applications in EEG-based BCI, with a particular emphasis on multimodal data fusion. By capturing EEG variations across time, frequency, and spatial channels, attention mechanisms improve feature extraction, representation learning, and model robustness. These methods can be broadly categorized into traditional attention mechanisms, which typically integrate with convolutional and recurrent networks, and Transformer-based multi-head self-attention, which excels in capturing long-range dependencies. Beyond single-modality analysis, attention mechanisms also enhance multimodal EEG applications, facilitating effective fusion between EEG and other physiological or sensory data. Finally, we discuss existing challenges and emerging trends in attention-based EEG modeling, highlighting future directions for advancing BCI technology. This review aims to provide valuable insights for researchers seeking to leverage attention mechanisms for improved EEG interpretation and application.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google