Personalized Federated EEG Decoding With Structured Graph-Based Guidance
Rattachement africain : cn, hk. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Federated learning (FL) has attracted growing attention in the field of privacy-preserving electroencephalogram (EEG) decoding, as its capability of enabling collaborative learning of a shared global model among multiple clients (e.g., institutions or subjects). Despite the progress, the discrepant EEG data distribution across clients drastically weakens the generalizability of FL model. In this paper, we propose a structure graph-guided personalized federated learning (SG-pFed) framework to address heterogeneous data clients, thereby improving privacy-preserving EEG decoding performance. Specifically, local clients learn their own class-specific prototypes in the EEG representation space, which are then transmitted to the central server to construct both local and global structure graphs. The divergence between local and global structure graphs further serves as a similarity metric, directing the selective aggregation of local models. This process takes into account the variations in EEG data distributions among local clients. Meanwhile, the similarity metric is also utilized to adaptively adjust the degree of personalization to personalize the global model to better fit the distribution of local EEG data. The proposed personalized FL framework can achieve promising EEG decoding performance under various settings of data heterogeneity, such as covariate shift and label shift. Extensive experiments on three public motor-imagery (MI)-based EEG datasets demonstrated the outstanding performance of SG-pFed over the state-of-the-art methods. Visualization results indicate that SG-pFed enables local models to focus more on MI task-related brain regions, offering the underlying mechanisms for performance improvement. The code is available at:https://github.com/ljxcn97/SG-pFed.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Personalized Federated EEG Decoding With Structured Graph-Based Guidance
- Date Crossref
- 01/08/2026
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Nanjing Tech University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nanjing University of Posts and Telecommunications pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Shenzhen Institutes of Advanced Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Shenzhen University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Xi'an Jiaotong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hong Kong Polytechnic University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer and Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Internet of Things pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shenzhen Institute of Advanced Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Xian Jiaotong University Institute of Artificial Intelligence and Robotics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Nanjing Tech University, Nanjing University of Posts and Telecommunications et Chinese Academy of Sciences, avec 9 autres affiliations.
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