Aug, 2017

基于脑机接口的基于 EEG 的意图识别的串联和并行卷积循环神经网络

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TL;DR本文提出了级联和并行卷积循环神经网络，以有效学习 EEG 数据流的组合时空表示。通过转换 EEG 数据流，将其转换成 2D 网格结构以及使用 LSTM 循环神经网络来提取 EEG 数据流的微妙时序依赖性。在大规模 MI-EEG 数据集上进行了广泛的实验，证明了该方法在准确性方面具有高达 98.3％的优越性，相对于基线方法和大多数最新的深度学习 EEG 识别模型，有着 18％的准确率提升。
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发现论文，激发创造
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    提出了一种基于深度神经网络的 MI-EEG 分类方法，采用联合卷积循环神经网络同时学习低维稠密嵌入的强鲁棒高级特征，消除多种伪迹。实验证明，该方法在 MI-EEG 数据集上的分类精度达到了 95.53％，并应用于具体的 BCI 系统中，实现了打字操作。

    Sep, 2017

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    本文主要介绍一种基于深度卷积神经网络的脑 - 计算机接口通信模型 EEGNet，该模型考虑到不同 BCI 范式中 EEG 信号的特点，成功解决了不同信号间的分类问题。

    Nov, 2016

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    Jul, 2018

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    Aug, 2023

  • 基于关注力的脑电运动想象分类任务中的小样本关系学习

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    Mar, 2020

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    Oct, 2022

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    Feb, 2023

  • 基于脑电谱时特征的卷积神经网络心算任务分类

    该研究提出了一个浅层卷积神经网络模型，用于评估脑电信号的特征提取和分类，并在有运动障碍的患者中表现出了更好的分类准确性和鲁棒性。

    Sep, 2022

  • 脑机接口手势识别的卷积脉冲网络

    本文提出了一种简单而有效的基于机器学习的方法，使用混合 Convolutional Spiking Neural Network 和生物启发式事件驱动突触可塑性规则进行手势分类的训练和测试。该方法在不同受试者和任务中进行了测试，可以对不同的手势类别和运动想象任务进行准确的识别，准确率达 92.74％至 97.07％。

    Apr, 2023

  • EEGEncoder: 基于 Transformer 的运动想象分类推动 BCI 发展

    EEGEncoder 是一种深度学习框架，运用 transformer 模型克服了传统 EEG 信号分类方法中的一些挑战，并在 BCI 竞赛数据集 2a 上取得了最新的最佳表现，这标志着 BCI 技术的重大进步。

    Apr, 2024