EEG感情認識分野の新たなブレークスルー：MASA-TCN統一モデルの提案と実験分析 学術的背景および研究動機 人間の感情認識（Emotion Recognition）は、神経科学、人工知能、ヒューマン・コンピュータ・インタラクション分野におけるホットな研究トピックである。個人の感情状態を自動的に認識することで、心理健康管理、スマート支援システム、より自然な人間・機械の対話に役立ち、うつ病、不安、自閉症スペクトラム障害などの精神疾患患者に効果的な介入とモニタリングを提供できる。しかし、感情認識技術の発展は主に音声や顔表情など外部表現の信号に集中しており、これらの信号は取得が容易である反面、被験者による主観的なコントロールや隠蔽を受けやすく、脳の実際の感情状態を正確に捉える精度は不十分である。...

跨主体脑机接口：基于卷积神经网络的领域对抗训练实现实时注意力解码 学术背景 注意解読は私たちの日常生活において極めて重要な役割を果たしており、それを脳波（EEG）に基づいて実現することが広く注目されています。しかし、EEG信号の個体間の顕著な差異により、各個人ごとに汎用モデルを訓練するのは実際には困難です。したがって、本論文では、この課題を解決するためのエンドツーエンドのブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）フレームワークを提案します。特に、時間と空間の1次元畳み込みニューラルネットワーク（1D CNN）およびドメイン・アドバーサリアル・トレーニング（Domain-Adversarial Training）戦略を利用します。 従来の注意解読方法は、通常、線形判別分析（LDA）やサポ...