Nov, 2017

深度卷积神经网络用于脑电解码的谱特征的层级内部表示

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TL;DR本文通过研究 ConvNets 在 EEG 信号解码中的表现，发现其通过一系列层次逐渐学会了如何识别 EEG 信号的不同特征，其中后期的卷积层可以识别 EEG 信号的复杂特征，这为理解 EEG 时间序列的组合结构提供了洞见。
发现论文，激发创造
  • 卷积神经网络的深度学习用于 EEG 病理解码和可视化

    本研究使用卷积神经网络来区分病态 EEG 记录和正常的 EEG 记录，进一步建立自动 EEG 诊断的基础，研究中使用多种模型和可视化技术，最终获得较高的准确度和谱特征的变化对于疾病诊断有一定的指导意义，并且整个研究为未来的相关工作提供了一定的参考。

    Aug, 2017

  • 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

  • 基于层次深度特征学习的 EEG 想象语音解码

    本文提出了一种混合深度神经网络策略，将卷积神经网络和递归神经网络并行组合，级联自编码器和全连接层，以自动识别 EEG 中的想象语音，并演示了相对于基线方法约 23.45％的准确度改进，展示了混合 DNN 方法在复杂时空分类问题上的潜力。

    Apr, 2019

  • 使用深度循环卷积神经网络从脑电图中学习表征

    该研究中提出了一种新方法，可以从多通道 EEG 时间序列中学习稳健的特征，以提高认知负荷分类任务的分类准确率。

    Nov, 2015

  • 基于 EEG 的脑 - 计算机接口的紧凑卷积网络 EEGNet

    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

  • 从脑电图记录学习稳健的深度视觉表征

    该研究使用脑电图 (EEG) 信号进行图像重建和分类，通过深度学习的特征提取方法在多个数据集上展示了其在大脑与计算机交互中的可广泛应用性，并提出了一种在 EEG 空间中转换未见图像并进行近似重建的新框架，显示出优于生成对抗网络现有性能的潜力。

    Oct, 2023

  • 通过知识蒸馏和潜在扩散模型从脑电图解码视觉大脑表示

    本研究通过采用电脑脑波数据对 ImageNet 数据集中的图像进行分类和重建，提出了一种创新的方法。该研究不仅可以从神经活动中解码图像，还能仅利用脑电波数据生成图像的可靠重建，为个性化迅速反馈实验铺平了道路。

    Sep, 2023

  • 深度卷积神经网络用于 EEG 睡眠阶段得分的可解释性分析

    采用多标签谱分析将脑电图信号处理成易于解读的睡眠模式图像，作为深层卷积神经网络的输入，研究自动分级睡眠阶段的方法，实验结果显示在新的患者中准确分类睡眠阶段，同时提供了结果的可视化解释框架。

    Oct, 2017

  • EEG-ITNet: 一种可解释的 Inception 时态卷积神经网络，用于运动想象分类

    提出了一种名为 EEG-ITNet 的端对端深度学习架构，用于分类运动和精神任务，与其他现有的端对端架构相比，在 BCI 竞赛 IV 中微调丰富的光谱，空间和时间信息，取得了高达 5.9％的分类准确度的提高。

    Apr, 2022

  • 基于 Transformer 的脑电解码空时特征学习

    研究提出了一种新的基于注意力机制的 EEG 解码方法，通过注意力变换增强空间特征，采用时间维度的切片进行注意力变换，使用全局平均池化和简单的全连接层对各类 EEG 数据进行分类。该方法在 EEG 的多分类方面达到了最先进水平，并有促进脑机接口的实际应用潜力。

    Jun, 2021