Resumen

La percepción visual de objetos determinada desde arriba se refiere a la capacidad de una persona para identificar un objetivo visual preespecificado. Este artículo estudia los fundamentos técnicos para medir la capacidad de percepción de objetivos en una tarea de búsqueda visual guiada, utilizando la técnica de imagen cerebral basada en EEG. En concreto, se centra en el problema del aprendizaje de la representación de características para la clasificación de potenciales relacionados con la fijación (FRP) en un solo ensayo. Los métodos existentes capturan sólo las estadísticas de primer orden ignorando las estadísticas de segundo orden en los datos, o extraen directamente las estadísticas de segundo orden con matrices de covarianza estimadas con FRPs brutos que sufren de una baja relación señal-ruido. En este trabajo, proponemos un nuevo proceso de aprendizaje de representaciones que incluye una subred de convolución de bajo nivel seguida de una subred de colectores riemannianos de alto nivel, con una nueva capa de agrupación de nivel medio que las une. De este modo, el poder discriminatorio de las características de primer orden puede incrementarse mediante la subred de convolución, mientras que la información de segundo orden de las características convolucionales podría aprenderse en profundidad con la subred riemanniana posterior. En particular, el orden temporal de los FRP se conserva bien para los componentes de nuestra línea, lo que se considera una valiosa fuente de información discriminante. Los resultados experimentales muestran que el enfoque propuesto mejora el rendimiento de la clasificación y la robustez ante la falta de datos con respecto a los enfoques más avanzados, lo que lo hace atractivo para aplicaciones prácticas en la medición de la capacidad de percepción de objetivos de pacientes con discapacidad cognitiva con la técnica FRP.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:estadística de orden, capacidad perceptiva, problema de aprendizaje de la representación de rasgos, nueva capa de agrupación de nivel medio, percepción de objetos visuales determinada de arriba abajo, subred de colector riemanniano, técnica de imagen cerebral, subred de convolución de nivel, objetivo visual preespecificado, subred riemanniana posterior.
• Keywords:order statistics, perceptual ability, feature representation learning problem, novel midlevel pooling layer, topdown determined visual object perception, Riemannian manifold subnetwork, brain imaging technique, level convolution subnetwork, prespecified visual target, subsequent Riemannian subnetwork