## MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 9 | No.  1 | Halaman 42 - 51 DOI :  https://doi.org/10.26760/mindjournal.v9i1.42-51 Juni 2024

## Identifikasi Emosi Melalui Sinyal Elektroensephalogram Menggunakan Graph Convolutional Network

## VENA MEILINDA LIONITAMA, ESMERALDA CONTESSA DJAMAL, FATAN KASYIDI
Program Studi Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Email: esmeralda.contessa@lecture.unjani.ac.id
Received 27 November 2023 | Revised  22 Januari 2024 | Accepted 15 Februari 2024

## ABSTRAK
Emosi merupakan bentuk respon  manusia  terhadap sesuatu. Pengenalan  emosi menggunakan komputer dapat membantu para dokter untuk mengetahui emosi yang sedang dirasakan oleh seseorang berdasarkan aktivitas otak. Aktivitas otak dapat  diketahui  dengan  cara  merekam  aktivitas  sinyal  Electroensephalogram (EEG).  Sinyal  EEG  memiliki  karakteristik  yang  berubah-ubah  dan  non  stasioner sehingga  membutuhkan  metode  yang  dapat  mengintegrasikan  karakteristik temporal dan spasial. Pengenalan emosi menggunakan sinyal EEG berkaitan erat dengan pola konektivitas pada belahan otak manusia, karena setiap emosi akan memiliki  pola  konektivitas  yang  berbeda  dalam  belahan  otak.  Maka  dari  itu mempelajari  pola  konektivitas  dalam  belahan  otak  akan  membantu  dalam pengenalan emosi. Dan untuk menangani hal itu dibutuhkan metode deep learning yang  dapat  mengintegrasikan  karakteristik  temporal  dan  spasial  dan  dapat menerima  masukan  berupa  pola  konektivitas  tersebut,  metode  yang  dapat menanganinya  yaitu,  Graph  Convolutional  Network  (GCN).  Penelitian  ini  telah membuat  sistem  identifikasi  emosi  dengan  tiga  kelas  menggunakan  GCN  dan menghasilkan akurasi data uji sebesar 35,52%.
Kata kunci : Emosi; Deep Learning; Sinyal EEG; Spasial; Temporal; GCN

## ABSTRACT
Emotion is a form of human response to something. Emotion recognition using computers can help doctors to see the emotions that are being felt by a person based  on  brain  activity.  Brain  activity  can  be  known  by  recording electroencephalogram (EEG) signal activity. EEG signals have changing and non- stationary  characteristics,  requiring  a  method  to  integrate  temporal  and  spatial characteristics.  Emotion  recognition  using  EEG  signals  is  closely  related  to connectivity patterns in the human brain hemispheres because each emotion will have different connectivity patterns in the brain hemispheres. Therefore, studying the  connectivity  patterns  in  the  cerebral  hemispheres  will  help  in  emotion recognition. Moreover, a deep learning method is needed to integrate temporal and spatial characteristics and receive input in the form of connectivity patterns, a method that can handle Graph Convolutional Network (GCN). This research has created  an  emotion  identification  system  with  three  classes  using  GCN  and produced an accuracy of 35.52% of testing data.
Keywords : Emotion; Deep Learning; EEG Signal; Spatial; Temporal; GCN

## 1. PENDAHULUAN
Emosi menjadi hal yang menarik untuk diteliti karena, ia adalah bukti respon dari manusia terhadap sesuatu. Emosi dapat dikelompokan menjadi emosi positif, netral, dan negatif. Emosi positif  merupakan  emosi  yang  menghadirkan  rasa  positif  seperti  bahagia,  dan  keyakinan. Emosi negatif adalah emosi yang dapat menghadirkan rasa yang tidak menyenangkan seperti takut, sedih, kecewa, gelisah, dan bersalah. Adapun yang mengelompokan emosi berdasarkan dimensi valensi dan arousalnya. Emosi seseorang dapat ditebak dengan mudah oleh manusia tetapi bagi mesin, ini menjadi hal yang tidak mudah untuk dimengerti. Untuk membangkitkan emosi seseorang dapat melalui banyak cara, yaitu dengan mendengarkan musik (Gonzalez & McMullen, 2020) , menonton movie clips (Y. Li, dkk, 2021) , dan video clips (Algarni, dkk, 2022) (J. Li, dkk, 2020)
Salah satu cara untuk mengidentifikasi emosi adalah mengetahui aktivitas otak melalui sinyal Electroensephalogram (EEG). EEG telah banyak digunakan dalam penelitian dan ilmu medis. Dalam ilmu medis EEG dapat membantu dalam mendiagnosis epilepsi, gangguan tidur, bahkan dapat  digunakan  untuk  menganalisis  emosi.  Sinyal  EEG  merupakan  sinyal  bioelektrik  yang dihasilkan dari aktivitas otak manusia. Sinyal EEG memiliki amplitudo yang sangat rendah serta pola yang kompleks. Selain itu, sinyal EEG memiliki sifat non stationer serta mudah dipengaruhi oleh rangsangan dari luar yang dapat menambah kompleksitas dalam pemrosesan sinyal EEG. Informasi yang didapat dari sinyal EEG tergantung pada letak elektroda EEG di otak. Bahkan belahan otak kanan dan kiri pun akan menghasilkan informasi yang berbeda. Di dalam sinyal EEG terdapat fitur spasial dan temporal yang akan sangat dibutuhkan saat pemrosesan sinyal EEG. Spasial adalah sinyal antar kanal, dan temporal adalah waktu. Pada penelitian terdahulu menggunakan metode 3D CNN (Kim, dkk, 2022) dan adapula peneliti yang menggunaan algoritma deep forest (Cheng, dkk, 2021) untuk mengesktraksi fitur spatiotemporal, dimana fitur spasial dan temporal akan langsung diekstraksi dengan metode yang sama. Kelemahan dari ekstraksi fitur spatiotemporal adalah fitur spasial dan temporal tidak diekstraksi secara efisien. Untuk mengatasi masalah tersebut digunakanlah metode paralel, dimana fitur spasial dan temporal akan diekstraksi menggunakan dua deep learning yang berbeda. Adapun peneliti yang menggunakan paralel hybrid 2D CNN untuk ekstraksi fitur spasial dan Recurrent Neural Network (RNN)  untuk  ekstraksi  fitur  temporal (Putri,  dkk,  2022)(Liang,  dkk,  2021). Kemudian  peneliti  selanjutnya  menggunakan  metode  paralel  3D  CNN  untuk  ekstraksi  fitur spasial dan transformer untuk ekstraksi fitur temporal (Sun, dkk, 2022) . Adapula peneliti yang menggunakan Multidimensional  Graph Convolutional Network (MD-GCN) dengan hasil akurasi  92,15%  untuk  dataset  SEED  dan  90,19%  untuk  dataset  SEED-IV.  Pada  penelitian disebutkan  bahwa  matriks  ketetanggaan  didapatkan  dari  hasil  korelasi  matriks  spasial  dan matriks komunikasi. Matriks komunikasi menggunakan 9 pasang elektroda yang didapat dari penelitian sebelumnya yaitu (FP1, FP2), (AF3, AF4), (F5, F6), (FC5, FC6), (C5, C6), (CP5, CP6), (P5,  P6),  (PO5,  PO6),  dan  (O1,  O2) (Du,  dkk,  2022) .  Penelitian (Gao,  dkk,  2022) mengungkapkan  bahwa  matriks  ketetanggaan  yang  didapat  dari  penelitian  sebelumnya dianggap lemah oleh karena itu untuk menyempurnakannya matriks ketetanggaan dibuat dari hasil self-learning. Penelitian tersebut menggunakan DEAP dan SEED dataset. Adapula peneliti menggunakan Dynamic  Graph Convolutional Neural Network (DGCNN)  dimana  model  yang dibangun  dapat  mempelajari  fitur-fitur  diskriminatif  untuk  meningkatkan  kemampuan pengenalan emosi, tetapi penelitian tersebut mengabaikan bahwa belahan otak manusia akan menghasilkan emosi yang berbeda (Song, dkk, 2020) .
Sinyal EEG memiliki terlalu banyak noise sehingga untuk menggunakannya dibutuhkan sebuah proses filtrasi. Proses filtrasi merupakan proses untuk mendapatkan rentang gelombang yang akan  ditinjau.  Wavelet  merupakan  sebuah  metode  untuk  memfilter  frequensi  dan  metode
untuk  menghilangkan  noise  sehingga  sinyal  tidak  terganggu  oleh  hal  lainnya.  Penelitian sebelumnya  menggunakan  filter  wavelet  untuk  mendapatkan  rentang  frequensi  4-45  Hz (Haqque, dkk, 2021) .
Untuk  mengidentifikasi  emosi  tidak  hanya  melalui  sinyal  EEG  tetapi  melalui  video  ekspresi wajah, seperti yang dilakukan oleh peneliti terdahulu dengan menggabungkan sinyal EEG dan video ekspresi wajah dengan menggunakan metode Library Support Vector Machine (LIBSVM), penelitian  tersebut  menghasilkan  akurasi  85,71% (Zhang,  2020) .Penelitian  ini  membuat sistem  yang  dapat  mengidentifikasi  emosi  melalui  sinyal  EEG  menggunakan  GCN  hasil  dari penelitian ini diklasifikasikan ke dalam 3 kelas yaitu, “positif, netral, dan negatif”. Kompleksitas pemrosesan  sinyal  EEG  memberikan  tantangan  tersendiri  untuk  identifikasi.  Meskipun penelitian terdahulu sudah banyak, namun perlu mencoba kemungkinan kombinasi metode lain untuk mencoba.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Arsitektur Sistem
Arsitektur  Sistem  Identifikasi  Emosi  Sinyal  EEG  dengan  menggunakan  metode  GCN ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Sistem Identifikasi Emosi
Dari  Gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  tahap  pertama  yaitu  perolehan  data.  Data  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  didapat  dari  public  dataset  yaitu  SJTU  Emotion  EEG  Dataset (SEED). Dimana data diperoleh dari hasil perekaman 15 siswa (7 pria dan 8 wanita) dengan penglihatan dan pendengaran yang normal. Perekamaan menggunakan ESI Neurascan EEG device dengan frekuensi sampling 200 Hz. Perekaman pun menggunakan stimulus 15 cuplikan film China dengan durasi 4 menit dalam 5 sesi. Penelitian sebelumya menggunakan 12 kanal dari 62 kanal yang terdiri dari FT7, FT8, T7, T8, C5, C6, TP7, TP8, CP5, CP6, P7, P8 (Haqque, dkk,  2021) .  Peletakan  kanal  yang  digunakan  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Data  tersebut kemudian dibagi menjadi set data latih dan set data uji.

## Gambar 2. Peletakan Kanal
Tahap kedua yaitu pra proses. Pra-proses dilakukan untuk mendapatkan informasi yang akan digunakan saat proses identifikasi. Pra-proses dalam penelitian ini terdiri dari segmentasi dan filterisasi  wavelet.Data  sinyal  EEG  memiliki  durasi  sepanjang  185  detik.  Setiap  sinyal disegmentasi setiap 5 detik. Sehingga set data berjumlah 15 subjek x 3 sesi x 15 percobaan x 37 segmentasi atau berjumlah 24.975 set data. Dari 24.975 set data akan dibagi 80% atau 19.980 set data untuk data latih dan 20% atau 4.995 set data set data uji. Sementara itu, untuk  titik  pada  kanal  berjumlah  200  Hz  x  5  detik  atau  sebanyak  1000  titik.  Pada  tahap selanjutnya sinyal akan di filter menggunakan wavelet dengan rentang frekuensi 4-45 Hz.
Tahap ketiga yaitu sistem identifikasi sinyal EEG. Pada tahap identifikasi sinyal terdiri dari dua bagian yaitu, ekstraksi fitur dan identifikasi. Sinyal yang telah melalui pra proses diidentifikasi menggunakan GCN dan akan menghasilkan 3 kelas emosi yaitu, negatif, netral, dan positif.

## 2.2. Perolehan Data
Data yang digunakan merupakan data public yaitu SJTU Emotion EEG Dataset (SEED). Data diperoleh  dari  hasil  perekaman  15  siswa  (7  pria  dan  8  wanita)  dengan  penglihatan  dan pendengaran  yang  normal.  Perekaman  menggunakan  ESI  Neuroscan  EEG  device  dengan frekuensi  sampling  1000  Hz  yang  dikurangi  menjadi  200  Hz.  Perekaman  menggunakan stimulus 15 cuplikan film China dengan durasi 4 menit dalam 5 sesi (Zheng & Lu, 2015) . Data yang diperoleh di segmentasi setiap 5 detik sehingga didapatkan 200 Hz x 5 detik = 1000 titik data pada setiap segmen, dengan total 15 subjek x 3 sesi x 15 perulangan x 37 segmentasi = 24.975 set data. Data sinyal EEG tersebut merupakan file bertipe *.csv. Dari jumlah set data akan dibagi menjadi data latih dan data uji, dimana 80% atau 19.980 set data untuk data latih dan 20% atau 4.995 set data untuk data uji.

## 2.3. Filter Wavelet
Ekstraksi  Wavelet  digunakan  untuk  mendapatkan  komponen  frekuensi  dalam  rentang gelombang  yang  akan  ditinjau.  Dalam  frekuensi  1-200  Hz  memungkinkan  informasi  sinyal berada di 1-200/2 Hz atau sering disebut dengan frekuensi Nyquist. Filter Wavelet digunakan untuk  mendapatkan  rentang  frekuensi  yang  diinginkan  yaitu  4-45  Hz  menggunakan dekomposisi seperti Gambar 3. Pada penelitian ini menggunakan Wavelet Daubechies4. Fungsi Wavelet dasar dapat dinyatakan menggunakan Persamaan (1).
𝜓 𝜎,𝜏 (𝑛) = 1 √|𝜎| 𝜓 ( 𝑛−𝜏 𝜎 ) (1)
Identifikasi Emosi Melalui Sinyal EEG Menggunakan Graph Convolutional Network

## Gambar 3. Ekstraksi Wavelet
Filter  wavelet  terdiri  dari  2  proses  utama,  yaitu  dekomposisi  dan  rekontruksi.  Dekomposi adalah  proses  ekstraksi  sinyal  ke  dalam  frequensi  tertentu,  sedangkan  rekontruksi  adalah proses  penggabungan  kembali  sinyal  ke  bentuk  semula.  Dekomposisi  menghasilkan aproksimasi dan detil. Aproksimasi adalah hasil proses konvolusi sinyal asli terhadap low-pass filter,  dan  detil  adalah  hasil  proses  konvolusi  sinyal  asli  terhadap  high-pass  filter.  Untuk memperoleh aproksimasi dijelaskan pada Persamaan (2) dan untuk detil pada Persamaan (3).
𝑦 𝑙𝑜𝑤 (𝑖) =   ∑ 𝑥(𝑛). 𝑔(2𝑖 − 𝑛) 𝑛 (2)
𝑦 ℎ𝑖𝑔ℎ (𝑖) =   ∑ 𝑥(𝑛). ℎ(𝑖 − 𝑛) 𝑛 (3)
Dimana 𝑔(2𝑖 − 𝑛) merupakan koefisien low-pass filter , dan ℎ(𝑖 − 𝑛) merupakan koefisien high- pass filter . Selanjutnya Gambar 4 dan Gambar 5 akan menunjukkan perbedaan sinyal sebelum dan sesudah filterisasi menggunakan Wavelet.

## 2.4. Graph Convolutional Network
GCN  merupakan  inovasi  dari  CNN.  GCN  menerima  masukan  berupa  data  dan  matriks adjacency, matriks adjacency merupakan matriks yang merepresentasikan konektivitas antar node, node disini merupakan fitur dari setiap kanal. GCN memiliki arsitektur seperti CNN yaitu, lapisan konvolusi, pooling, dan lapisan identifikasi.
Di dalam graph , sinyal EEG di representasikan sebagai G = {V, E, A}. Dimana V merupakan representasi  dari  kanal,  E  merupakan  hubungan  antar  kanal,  dan  A  merupakan  matriks adjacency. Setelah ditentukan graph, maka selanjutnya adalah membangun matriks Laplacian menggunakan Persamaan (4).
𝐿 = 𝐷 − 𝐴
(4)
Dimana  D  merupakan  matriks  Degree.  Selanjutnya  matriks  Laplacian  yang  sebelumnya dibentuk akan diubah menjadi diagonal menggunakan Persamaan (5).
𝐿 = 𝑈  ⋀ 𝑈 𝑇
(5)
Dimana U merupakan orthogonal dari L, dan ⋀ merupakan eigencalues dari L. Jika sudah maka selanjutnya adalah proses konvolusi.
Lapisan konvolusi merupakan lapisan yang mengubah data dengan operasi perkalian matriks atau  dot  product  antara  data  masukan  dengan  matriks  adjacency.  Operasi  konvolusi menggunakan Persamaan (6).
𝑐 ∗ 𝑥 = 𝑔(𝐿)𝑥
(6)
Dimana c merupakan kernel, dan x merupakan graph data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini melakukan filter sinyal EEG menggunakan Wavelet pada rentang frekuensi 4-45 Hz. Kemudian dari 24.975 set data dibagi menjadi 80% atau 19.980 set data yang digunakan untuk  pelatihan,  sedangkan  20%  atau  4.995 set  data  digunakan  untuk  pengujian.  Dengan jumlah kanal yang digunakan adalah 12 kanal yang digunakan meliputi FT7, FT8, T7, T8, C5, C6, TP7, TP8, CP5, CP6, P7, dan P8. Wavelet mengurangi sinyal dari 12.000 menjadi 5.088 titik  data  untuk  setiap  saluran.  Hasil  dari  filter  Wavelet  digunakan  sebagai  input  dalam identifikasi sinyal EEG yang digunakan dalam metode GCN menjadi tiga kelas, yaitu: Positif, Netral, dan Negatif

## Gambar 5. Sinyal hasil Wavelet

## 3.1 Teknik Koreksi Bobot
Eksperimen  ini  membandingkan  empat  jenis  teknik  pengoptimalan.  Ini  menggunakan Stochastic  Gradient  Descent (SGD), Adaptive  Moment (Adam),  dan Adaptive  Moment  with Maximum (AdaMax) untuk meninjau koreksi bobot kinerja parameter yang diperbarui dalam metode yang diusulkan dengan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Teknik Koreksi Bobot Teknik Pengoptimalan Akurasi (%) Loss Waktu (menit) SGD 33.02 1.09 0.55 Adam 34.12 1.09 0.66 AdaMax 34.12 1.09 0.46
Dari  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  akurasi  menggunakan  SGD  lebih  rendah  dibandingkan dengan Adam dan AdaMax. Untuk Adam dan AdaMax hasil akurasi sama tetapi dilihat dari waktunya AdaMax membutuhkan waktu learning lebih cepat dibandingkan dengan Adam.
Pada Gambar 6 akurasi menggunakan AdaMax hanya mengalami satu kali penurunan setelah itu  kembali  stabil.  Dan  untuk  perbandingan  loss  dapat  dilihat  pada  Gambar  7,  Adam  dan AdaMax  menurun  secara  perlahan,  tetapi  model  optimasi  AdaMax  lebih  cepat  konvergen dibandingkan SGD dan Adam.
Gambar 6. Perbandingan Akurasi SGD, Adam, AdaMax

## Gambar 7. Perbandingan Loss SGD, Adam, AdaMax

## 3.2 Perbandingan Dengan Metode Sebelumnya Menggunakan Dataset yang Sama Beberapa penelitian sebelumnya menggunakan dataset SEED dengan metode yang berbeda untuk mengidentifikasi emosi, seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Perbandingan dengan Penelitian Sebelumnya
Metode Akurasi MDGCN (Du et al., 2022) 92,15 EEG-GCN (Gao et al., 2022) 85,65 GCN (metode yang diajukan) 34,12
Seperti  yang  dilihat  pada  Tabel  2,  Peneliti  terdahulu  yang  menggunakan  metode  MDGCN menghasilkan  akurasi  lebih  tinggi  karena  menggunakan  matriks  adjacency  9  pasang  kanal sesuai dengan penelitian sebelumnya. Untuk peneliti terdahulu yang menggunakan EEG-GCN, matriks adjacency terbentuk dari keterhubungan antar kanal yang ditinjau. Walaupun akurasi yang rendah, namun GCN memberikan kelebihan dalam kecepatan kesetabilan, seperti pada Gambar 7.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  GCN  untuk  identifikasi  emosi  melalui  sinyal  EEG.  GCN dapat mempelajari pola konektivitas otak sesuai dengan emosi yang dirasa. Oleh karena itu, GCN digunakan untuk identifikasi emosi dengan akurasi 35,52%. Pada penelitian ini digunakan metode  ekstrasi  kanal  yaitu  Wavelet  inilah  yang  menjadi  kebaharuan  dari  penelitian sebelumnya. Wavelet digunakan untuk mendapatkan rentang frekuensi yang diinginkan yaitu 4-45  Hz.  Metode  koreksi  bobot  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  AdaMax.  Pada dasarnya  Adam  dan  AdaMax  hampir  sama,  hanya  saja  AdaMax  lebih  cepat  konvergen dibandingkan Adam.
Identifikasi Emosi Melalui Sinyal EEG Menggunakan Graph Convolutional Network

## DAFTAR RUJUKAN
Algarni, M., Saeed, F., Al-Hadhrami, T., Ghabban, F., & Al-Sarem, M. (2022). Deep Learning- Based  Approach  for  Emotion  Recognition  Using  Electroencephalography  (EEG)  Signals Using  Bi-Directional  Long  Short-Term  Memory  (Bi-LSTM). Sensors , 22 (8). https://doi.org/10.3390/s22082976
Cheng, J., Chen, M., Li, C., Liu, Y., Song, R., Liu, A., & Chen, X. (2021). Emotion Recognition from  Multi-Channel  EEG  via  Deep  Forest. IEEE  Journal  of  Biomedical  and  Health Informatics , 25 (2), 453 – 464. https://doi.org/10.1109/JBHI.2020.2995767
Du, G., Su, J., Zhang, L., Su, K., Wang, X., Teng, S., & Liu, P. X. (2022). A Multi-Dimensional Graph  Convolution  Network  for  EEG  Emotion  Recognition. IEEE  Transactions  on Instrumentation and Measurement , 71 . https://doi.org/10.1109/TIM.2022.3204314
Gao, Y., Fu, X., Ouyang, T., & Wang, Y. (2022). EEG-GCN: Spatio-Temporal and Self-Adaptive Graph Convolutional Networks for Single and Multi-View EEG-Based Emotion Recognition.
IEEE Signal Processing Letters , 29 , 1574 – 1578. https://doi.org/10.1109/LSP.2022.3179946
Gonzalez, E. J. S., & McMullen, K. (2020). The Design of an Algorithmic Modal Music Platform for  Eliciting  and  Detecting  Emotion. 8th  International  Winter  Conference  on  Brain- Computer Interface, BCI 2020 , 58 – 60. https://doi.org/10.1109/BCI48061.2020.9061664
Haqque, R. H. D., Djamal, E. C., & Wulandari, A. (2021). Emotion Recognition of EEG Signals Using  Wavelet  Filter  and  Convolutional  Neural  Networks. Proceedings  -  2021  8th International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory, and Application,
ICAICTA 2021 . https://doi.org/10.1109/ICAICTA53211.2021.9640279
Kim, S., Kim, T. S., & Lee, W. H. (2022). Accelerating 3D Convolutional Neural Network with Channel Bottleneck Module for EEG-Based Emotion Recognition. Sensors , 22 (18), 1 – 16. https://doi.org/10.3390/s22186813
Li,  J.,  Qiu,  S.,  Du,  C.,  Wang,  Y.,  &  He,  H.  (2020).  Domain  adaptation  for  eeg  emotion recognition based on latent representation similarity. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems , 12 (2), 344 – 353. https://doi.org/10.1109/TCDS.2019.2949306
Li, Y., Zheng, W., Zong, Y., Cui, Z., Zhang, T., & Zhou, X. (2021). A Bi-Hemisphere Domain Adversarial Neural Network Model for EEG Emotion Recognition. IEEE Transactions on Affective Computing , 12 (2), 494 – 504. https://doi.org/10.1109/TAFFC.2018.2885474
Liang, Z., Zhou, R., Zhang, L., Li, L., Huang, G., Zhang, Z., & Ishii, S. (2021). EEGFuseNet:
Hybrid Unsupervised Deep Feature Characterization and Fusion for High-Dimensional EEG with an Application to Emotion Recognition. IEEE Transactions on Neural Systems and
Rehabilitation Engineering , 29 (1), 1913 – 1925. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2021.3111689
Putri, N. A., Contessa Djamal, E., Nugraha, F., & Kasyidi, F. (2022). EEG Emotion Recognition using  Parallel  Hybrid  Convolutional-Recurrent  Neural  Networks. 2022  International Conference  on  Data  Science  and  Its  Applications,  ICoDSA  2022 ,  24 – 29. https://doi.org/10.1109/ICoDSA55874.2022.9862853
Song, T., Zheng, W., Song, P., & Cui, Z. (2020). EEG Emotion Recognition Using Dynamical Graph Convolutional Neural Networks. IEEE Transactions on Affective Computing , 11 (3), 532 – 541. https://doi.org/10.1109/TAFFC.2018.2817622
Sun,  J.,  Wang,  X.,  Zhao,  K.,  Hao,  S.,  &  Wang,  T.  (2022).  Multi-Channel  EEG  Emotion Recognition  Based  on  Parallel  Transformer  and  3D-Convolutional  Neural  Network.
Mathematics , 10 (17). https://doi.org/10.3390/math10173131
Zhang, H. (2020). Expression-eeg based collaborative multimodal emotion recognition using
deep autoencoder. IEEE Access , 8 , 164130 – 164143. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3021994
Zheng, W. L., & Lu, B. L. (2015). Investigating Critical Frequency Bands and Channels for EEG- Based  Emotion  Recognition  with  Deep  Neural  Networks. IEEE  Transactions  on Autonomous Mental Development , 7 (3), 162 – 175. https://doi.org/10.1109/TAMD.2015.2431497