Presentation Information
[A-8-03]An Investigation of the Subject-Specific Effectiveness of EEG Foundation Models for Motor Imagery BCI
◎Takumi Hyugaji1, Masaki Kawakatsu1 (1. Tokyo Denki Univ.)
Keywords:
EEG,Brain-Computer Interface (BCI),Foundation Model
運動想起（Motor Imagery, MI）BCIでは，被験者間で脳波特徴が大きく異なり，従来手法では個人差やセッション間変動の影響を受けやすいことが課題となっている．一方，近年の脳波基盤モデルは，大規模事前学習により高い汎化性能が期待されているが，その性能向上がどのような被験者で得られるかは十分に検討されていない．そこで本研究では，Common Spatial Pattern（CSP）と脳波基盤モデルREVEを対象に，被験者単位の性能差に着目し，特にCSPで低性能となる被験者に対するREVEの有効性を検討した．左右手運動想起課題からなるLee2019/OpenBMIデータセットの54被験者を対象として比較評価を行い，さらに左右手運動想起時の対側・同側C3/C4におけるmu帯およびbeta帯ERDを算出し，対側・同側差を側性化としてCSP性能との関係を解析した．その結果，対象被験者を学習データに含めない条件であっても，REVEは平均BAでCSPを上回り，54名中43名でより高い性能を示した．また，CSPで低性能となる一部の被験者では大きな改善がみられた一方，側性化ERDが弱い場合でもREVEがCSPとは異なる情報を利用している可能性が示唆された．