Sep, 2022

基于脑电谱时特征的卷积神经网络心算任务分类

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TL;DR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。
brain-computer interfaceneuronal activityconvolutional neural networkeegmotor disorders
发现论文，激发创造
  • EEGNet 家族神经网络的深度比较

    本篇文章对五种神经网络进行了比较，旨在用各类公开数据库获取统计学显著结果，以排出最佳的神经网络，供未来脑机接口设计借鉴。

    Feb, 2023

  • 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

  • 使用深度卷积循环神经网络进行脑电信号的多模态分类

    本研究提出了一种新的基于深度神经网络的方法来通过 EEG 数据建模认知事件，同时介绍了光流去表示 EEG 的变量信息，并在此基础上构建了一个混合 BCI 康复支持系统，旨在帮助中风患者执行一些基本操作。

    Jul, 2018

  • 使用深度学习对脑机接口系统中的脑电运动想象进行分类

    本文利用经过训练的 T1 类卷积神经网络模型，通过预处理的脑电数据，探究其成功识别运动想象能力。使用小样本数据验证实时数据分类准确性。

    May, 2022

  • 评估神经网络在脑机接口中的快速适应能力

    这篇论文提出了一种简单的评估快速适应性的策略，并就电子脑图谱、脑机接口、模型不可知元学习、卷积神经网络和适应性等方面进行了实证研究。

    Apr, 2024

  • 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

  • 一种基于深度学习方法的脑电 EEG 信号癫痫自动检测系统

    这篇论文介绍了一种基于深度学习和 P-1D-CNN 的系统，通过提出的增强方案可以有效地检测癫痫，具有 99.1％±0.9％的准确性。

    Jan, 2018

  • 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

  • 使用卷积神经网络进行神经状况分类

    本研究使用卷积神经网络模型在非脑电数据集中成功区分四种神经状况，所得结果比传统方法如 SVM 和 RF 更优，在噪声较大的数据集上准确率仍可达到 97.46%。

    Apr, 2021

  • 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

    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。

    Nov, 2017