Electroencephalography (EEG) is a useful way to implicitly monitor the users perceptual state during multimedia consumption. One of the primary challenges for the practical use of EEG-based monitoring is to achieve a satisfactory level of accuracy in EEG classification. Connectivity between different brain regions is an important property for the classification of EEG. However, how to define the connectivity structure for a given task is still an open problem, because there is no ground truth about how the connectivity structure should be in order to maximize the classification performance. In this paper, we propose an end-to-end neural network model for EEG-based emotional video classification, which can extract an appropriate multi-layer graph structure and signal features directly from a set of raw EEG signals and perform classification using them. Experimental results demonstrate that our method yields improved performance in comparison to the existing approaches where manually defined connectivity structures and signal features are used. Furthermore, we show that the graph structure extraction process is reliable in terms of consistency, and the learned graph structures make much sense in the viewpoint of emotional perception occurring in the brain.


翻译:实际使用基于EEG的监测的主要挑战之一是在EEG分类中达到令人满意的准确度。不同脑区域之间的连接是EEG分类的一个重要属性。然而,如何界定特定任务连接结构仍然是一个尚未解决的问题,因为对于连接结构应如何达到最大程度的分类性能没有地面的真相。在本文中,我们提议了一个基于EEG的情感视频分类的终端到终端神经网络模型,它可以直接从一套原始EEG信号中提取出适当的多层图形结构和信号特征并进行分类。实验结果表明,与使用人工定义连接结构和信号特征的现有方法相比,我们的方法产生更好的性能。此外,我们表明,图形结构提取过程在一致性方面是可靠的,所学的图形结构在大脑情感感知方面非常有意义。

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