DEAP dataset

OBJECTIVE: Multi-view electroencephalography (EEG) emotion recognition must decide how the spectral graph sets of different connectivity views correspond and how their graph propagation operators interact. We present CSTO-Net, a cross-view spectral-transport and topology-operator network for EEG-based emotion recognition. Approach: CSTO-Net integrates three window-wise views: dynamic differential entropy (DDE) as node attributes, amplitude-envelope Pearson correlation coefficient (PCC) graphs, and phase-locking value (PLV) graphs. Cross-View Spectral Transport Routing (CSTR) formulates PCC-PLV spectral correspondence as an entropy-regularized optimal-transport problem with explicit marginal constraints, deliberately separating correspondence estimation from band-importance estimation. Directional Cross-Topology Modulation (DCTM) performs ordered composition of the two routed propagation operators on shared node features and encodes order-dependent propagation discrepancy via a provably skew-symmetric graph-operator commutator with signed decomposition. Main results: On the Database for Emotion Analysis using Physiological Signals (DEAP) dataset, CSTO-Net achieves 93.95 ± 2.50% valence and 94.97 ± 2.72% arousal accuracy under the subject-dependent setting, and 93.73% and 94.54% under participant-wise five-fold subject-independent cross-validation across 32 participants. On the SJTU Emotion EEG Dataset (SEED), it achieves 93.12% under the standard subject-dependent split, 91.36% under 15-fold leave-one-subject-out evaluation across 15 participants, and 98.05 ± 2.32% under subject-dependent five-fold cross-validation. Ablation studies confirm that both CSTR and DCTM contribute substantially to recognition accuracy. Significance: These results demonstrate that explicit cross-view spectral correspondence and topology-operator-level interaction provide complementary benefits for EEG emotion recognition, offering an interpretable route for modeling order-sensitive interactions between functional connectivity views.

هدف: شناسایی هیجان مبتنی بر الکتروانسفالوگرافی چندنما (EEG) باید تعیین کند که مجموعه‌های گراف طیفی نماهای مختلف ارتباطی چگونه با یکدیگر متناظر می‌شوند و عملگرهای انتشار گراف آن‌ها چگونه با هم تعامل دارند. ما CSTO-Net را ارائه می‌دهیم؛ شبکه‌ای برای انتقال طیفی بین‌نما و عملگر توپولوژی جهت شناسایی هیجان مبتنی بر EEG. روش: CSTO-Net سه نمای مبتنی بر پنجره را ادغام می‌کند: آنتروپی تفاضلی پویا (DDE) به عنوان ویژگی‌های گره، گراف‌های ضریب همبستگی پیرسون پوش‌آمپلیتیود (PCC) و گراف‌های مقدار قفل‌شدگی فاز (PLV). مسیریابی انتقال طیفی بین‌نما (CSTR) متناظر بودن طیفی PCC-PLV را به صورت یک مسئله انتقال بهینه با قید حاشیه‌ای صریح و منظم‌سازی آنتروپی مدل‌سازی می‌کند و به طور هدفمند برآورد متناظری را از برآورد اهمیت باند جدا می‌سازد. مدولاسیون متقاطع توپولوژی جهت‌دار (DCTM) ترکیب مرتب دو عملگر انتشار مسیریابی‌شده را بر ویژگی‌های گره مشترک انجام می‌دهد و اختلاف انتشار وابسته به ترتیب را از طریق یک جابجایی عملگر گراف با تجزیه علامت‌دار و اثباتاً پادمتقارن رمزگذاری می‌کند. نتایج اصلی: بر روی پایگاه داده تحلیل هیجان با استفاده از سیگنال‌های فیزیولوژیک (DEAP)، CSTO-Net به دقت 93.95 ± 2.50٪ برای والانس و 94.97 ± 2.72٪ برای برانگیختگی در شرایط وابسته به آزمودنی دست می‌یابد و در اعتبارسنجی متقاطع پنج‌تایی مستقل از آزمودنی به ترتیب 93.73٪ و 94.54٪ در میان 32 آزمودنی کسب می‌کند. بر روی پایگاه داده EEG هیجان دانشگاه SJTU (SEED)، به دقت 93.12٪ در تقسیم‌بندی استاندارد وابسته به آزمودنی، 91.36٪ در ارزیابی leave-one-subject-out پانزده‌تایی در میان 15 آزمودنی و 98.05 ± 2.32٪ در اعتبارسنجی متقاطع پنج‌تایی وابسته به آزمودنی دست می‌یابد. مطالعات حذف مؤلفه نشان می‌دهد که هر دو مؤلفه CSTR و DCTM سهم قابل توجهی در دقت شناسایی دارند. اهمیت: این نتایج نشان می‌دهد که متناظر‌سازی طیفی بین‌نما و تعامل در سطح عملگر توپولوژی، مزایای مکملی برای شناسایی هیجان مبتنی بر EEG فراهم می‌آورد و مسیر قابل تفسیر برای مدل‌سازی تعاملات حساس به ترتیب بین نماهای ارتباط عملکردی ارائه می‌دهد.