Exploring the Potential of QEEGNet for Cross-Task and Cross-Dataset Electroencephalography Encoding with Quantum Machine Learning

要約

脳波（EEG）は、脳活動を分析するための神経科学と臨床研究で広く使用されています。
EEGNETなどの深い学習モデルは、EEGシグナルのデコードに成功していることを示していますが、データの複雑さ、被験者間の変動性、ノイズの堅牢性に苦労することがよくあります。
量子機械学習（QML）の最近の進歩は、Quantum Computingのユニークな特性を活用することにより、EEG分析を強化する新しい機会を提供します。
この研究では、量子層をEEGNETに組み込んだハイブリッドニューラルネットワークであるQuantum-Eegnet（QEEGNET）をEEGNETに組み込み、複数のEEGデータセット全体でその一般化能力を調査します。
私たちの評価は、さまざまな学習シナリオでのQEEGNETのパフォーマンスを評価し、認知および運動タスクデータセットの多様なセットに及びます。
実験結果は、Qeegnetが競争力のあるパフォーマンスを実証し、特定のデータセットの堅牢性を維持する一方で、従来の深い学習方法に対するその改善は矛盾していることを明らかにしています。
これらの発見は、ハイブリッド量子クラシックアーキテクチャが、EEG処理の量子利点を完全に活用するためにさらに最適化する必要があることを示唆しています。
これらの制限にもかかわらず、私たちの研究は、EEG研究におけるQMLの適用性に関する新しい洞察を提供し、将来の進歩のために対処しなければならない課題を強調しています。

要約(オリジナル)

Electroencephalography (EEG) is widely used in neuroscience and clinical research for analyzing brain activity. While deep learning models such as EEGNet have shown success in decoding EEG signals, they often struggle with data complexity, inter-subject variability, and noise robustness. Recent advancements in quantum machine learning (QML) offer new opportunities to enhance EEG analysis by leveraging quantum computing’s unique properties. In this study, we extend the previously proposed Quantum-EEGNet (QEEGNet), a hybrid neural network incorporating quantum layers into EEGNet, to investigate its generalization ability across multiple EEG datasets. Our evaluation spans a diverse set of cognitive and motor task datasets, assessing QEEGNet’s performance in different learning scenarios. Experimental results reveal that while QEEGNet demonstrates competitive performance and maintains robustness in certain datasets, its improvements over traditional deep learning methods remain inconsistent. These findings suggest that hybrid quantum-classical architectures require further optimization to fully leverage quantum advantages in EEG processing. Despite these limitations, our study provides new insights into the applicability of QML in EEG research and highlights challenges that must be addressed for future advancements.

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