EEG解読におけるユークリッド整列と深層学習の系統的評価 背景紹介 脳波(EEG)信号は、非侵襲性、携帯性、低コストな収集などの利点から、脳コンピューターインターフェース(BCI)タスクで広く利用されています。しかし、EEG信号には低い信号対雑音比、電極位置の影響を受けやすい、空間分解能が低いなどの欠点があります。深層学習(DL)技術の進歩に伴い、この技術はBCI分野で優れた性能を示し、場合によっては従来の機械学習手法を上回っています。しかし、DLモデルには大量のデータが必要であるという主な障害があります。複数の被験者データを使った転移学習(Transfer Learning、TL)は、データ共有によってDLモデルをより効率的に訓練できます。ユークリッド整列(Euclidean Alignm...