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통찰 - 脳-コンピュータインタフェース
EEG-EMG FAConformer: 周波数に対応したConv-TransformerによるEEGとEMGの融合
EEG-EMGのマルチモーダル信号融合を用いた運動パターン認識アルゴリズムを提案する。時間的および周波数的情報に関連する注意モジュールを備えた手法であり、特にEEG情報を正確かつ効率的にエンコードするための周波数帯域注意モジュールを考案している。
脳-コンピュータインタフェースにおける空間領域の説明を地球移動距離を用いて定量化する
脳-コンピュータインタフェースにおける深層学習モデルの予測結果の説明を、最適輸送理論に基づく地球移動距離を用いて、神経科学の知見と比較して定量化する。
EEGデコーディングの最適化における事後説明と領域知識の活用
事後説明手法を用いて、EEGモデルの予測結果を神経生理学的知見に基づいて検証し、信頼性の高いBCIシステムの構築を目指す。