YARE-GAN: Yet Another Resting State EEG-GAN

要約

本研究では、Wasserstein GAN with Gradient Penalty（WGAN-GP）を実装してマルチチャンネルの安静時脳波データを生成し、視覚的評価と特徴量に基づく評価の両方を通じて合成信号の品質を評価する。その結果、前頭部の高周波振動を再現することに課題が残るものの、このモデルが実際の脳波データの統計的およびスペクトル的特徴を効果的に捉えていることが示された。さらに、Criticの学習した表現が性別分類タスクに再利用できることを示し、シャッフルラベルを用いたベースラインやEEGデータで直接学習したモデルよりも有意に優れたサンプル外精度を達成した。これらの知見は、生成モデルが脳波データ生成器としてだけでなく、教師なし特徴抽出器としても機能し、手作業による特徴工学の必要性を低減できることを示唆している。本研究は、EEG分析におけるGANベースの教師なし学習の可能性を浮き彫りにし、神経科学におけるよりデータ効率の高い深層学習アプリケーションへの道を示唆している。

要約(オリジナル)

In this study, we implement a Wasserstein GAN with Gradient Penalty (WGAN-GP) to generate multi-channel resting-state EEG data and assess the quality of the synthesized signals through both visual and feature-based evaluations. Our results indicate that the model effectively captures the statistical and spectral characteristics of real EEG data, although challenges remain in replicating high-frequency oscillations in the frontal region. Additionally, we demonstrate that the Critic’s learned representations can be reused for gender classification task, achieving an out-of-sample accuracy, significantly better than a shuffled-label baseline and a model trained directly on EEG data. These findings suggest that generative models can serve not only as EEG data generators but also as unsupervised feature extractors, reducing the need for manual feature engineering. This study highlights the potential of GAN-based unsupervised learning for EEG analysis, suggesting avenues for more data-efficient deep learning applications in neuroscience.

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