MountPat: investigations on the EEG signals
Rattachement africain : tr, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
To extract information from the brain, the most cost-effective method is electroencephalography (EEG) signal acquisition. Therefore, many researchers have used EEG signals to capture brain activity. EEG signals are complex; hence, computer-aided models-especially machine learning (ML)-are generally employed to interpret them. The primary objective of this research is to demonstrate the feature-extraction capability of a new, novel method. The proposed feature-extraction approach employs a deterministic feature-engineering transformation, designed to restructure multi-strided signal representations through fixed linear operations. The resulting transformation graph exhibits a mountain-like structure; therefore, we term the model MountPat. To evaluate MountPat's performance, we present an explainable feature engineering (XFE) model with four main phases. In the first phase, we extract informative features using MountPat. In the second phase, we select the most informative features using cumulative weighted iterative neighborhood component analysis (CWNCA). In the third phase, we generate classification results by applying t-algorithm-based k-nearest neighbors (tkNN). In the fourth phase, we extract explainable insights from the EEG signals using the Directed Lobish (DLob) explainable artificial intelligence (XAI) method. To demonstrate the general classification ability of the MountPat-based XFE framework, we use six EEG datasets. Under rigorous subject-independent (LOSO) validation, the model achieves 76.36%-98.88% accuracy, demonstrating strong cross-subject generalization. Sample-wise tenfold CV results exceed 89% on all six datasets. Moreover, by deploying the DLob XAI method, we generate interpretable results for each dataset. These results clearly illustrate that the MountPat-based XFE framework is an effective feature-extraction approach for multichannel signal processing.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- MountPat: investigations on the EEG signals
- Date Crossref
- 24/01/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Fırat University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ankara Yıldırım Beyazıt University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Elazığ Eğitim ve Araştırma Hastanesi pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Southern Queensland pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Erzurum Technical University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Technology Department of Digital Forensics Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ankara Yildirim Beyazit University Department of Electronics and Automation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Fethi Sekin City Hospital Department of Pediatrics pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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School of Business (Information System) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Engineering Department of Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Fırat University, Ankara Yıldırım Beyazıt University et Elazığ Eğitim ve Araştırma Hastanesi, avec 7 autres affiliations.
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