Hierarchical Dynamic Graph Convolutional Network With Interpretability for EEG-Based Emotion Recognition

可解释性 判别式 计算机科学 脑电图 模式识别(心理学) 人工智能 邻接矩阵 图形 邻接表 卷积神经网络 代表(政治) 机器学习 理论计算机科学 算法 心理学 法学 精神科 政治 政治学
作者
Mengqing Ye,C. L. Philip Chen,Tong Zhang
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-12 被引量:34
标识
DOI:10.1109/tnnls.2022.3225855
摘要

Graph convolutional networks (GCNs) have shown great prowess in learning topological relationships among electroencephalogram (EEG) channels for EEG-based emotion recognition. However, most existing GCN-only methods are designed with a single spatial pattern, lacking connectivity enhancement within local functional regions and ignoring the data dependencies of EEG original data. In this article, hierarchical dynamic GCN (HD-GCN) is proposed to explore dynamic multilevel spatial information among EEG channels, with discriminative features of EEG signals as auxiliary information. Specifically, representation learning in topological space consists of two branches: one for extracting global dynamic information and one for exploring augmentation information in local functional regions. In each branch, a layerwise adjacency matrix is utilized to enrich the expressive power of GCN. Furthermore, a data-dependent auxiliary information module (AIM) is developed to capture multidimensional fusion features. Extensive experiments on two public datasets, SJTU emotion EEG dataset (SEED) and DREAMER, demonstrate that the proposed method consistently exceeds state-of-the-art methods. Interpretability analysis of the proposed model is performed, discovering the active brain regions and important electrode pairs related to emotion.
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