Dec, 2023

ESTformer: EEG 超分辨率利用时空依赖的 Transformer

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TL;DR基于 Transformer 的 ESTformer 框架应用于脑电超分辨率（SR）任务，利用时空依赖关系学习空间结构信息和时间功能变化，并通过 Spatial Interpolation Module（SIM）和 Temporal Reconstruction Module（TRM）捕捉建模脑电 SR 的时空依赖性。实验证明 ESTformer 在两个脑电数据集上的有效性，并证明了 SR 数据相对于 LR 数据在脑电相关的个人识别和情绪识别任务中的优越性，展示了 Transformer 在脑电超分辨率任务中的多功能性。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于 Transformer 架构的 EEG 注意力估计的时空分析

    本文提出了一种基于 transformer-based 网络的新型框架，用于从 EEG 信号中获取注意状态，进一步优化了特征提取方法和频带。该网络已在两个公共数据集上进行了训练和验证，并取得了比现有模型更高的效果，可应用于实际情况下，如评估注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 症状或驾驶评估中的警觉度。

    Apr, 2022

  • Stecformer: 空间 - 时间编码叠加变换器用于多元长期时间序列预测

    本研究提出了一种完整的解决方案，包括特征提取和目标预测，旨在解决多变量长期时间序列预测中的空间特征提取和不同预测时期的一致性问题。新的方法称为 “时空编码串联变压器（Stecformer）”，其采用高效的时空编码提取器和级联解码预测器来改善基线模型的性能，并在五个基准数据集上实现了与基线模型可比较的最先进性能。

    May, 2023

  • 增强 RSVP-BCI 解码的具体主题适配器暂态 - 光谱融合变压器

    通过提出一种时间 - 频谱融合变换器与个体适配器相结合的快速连续视觉呈现 (RSVP)- 基于脑机接口 (BCI) 技术，以减少依赖新被试数据的训练时间，提高解码性能。

    Jan, 2024

  • 基于 Transformer 深度神经网络的 SSVEP 分类模型

    研究使用 Transformer 结构的深度学习模型，命名为 SSVEPformer，应用于 SSVEP 分类任务的首个应用，结果表明该模型能够在跨受试者情况下提高分类准确性和信息传输速率，成为缓解 SSVEP BCI 系统实际应用中校准程序的潜在模型。

    Oct, 2022

  • EEG-Deformer：一种用于脑机接口的密集卷积变形器

    通过将 Hierarchical Coarse-to-Fine Transformer (HCT) 和 Dense Information Purification (DIP) 模块结合进 CNN-Transformer，我们提出了 EEG-Deformer 算法，有效地学习了脑电图（EEG）信号中的时间动态，进而解码脑活动，实验证明它在三个认知任务上要么优于现有的最先进方法，要么与其相媲美。

    Apr, 2024

  • 具有忠实编码的诊断时空转换器

    本文提出了一种新的控制建筑电梯工业应用程序的时空依赖性发现模型，DFStrans，它应用了基于离散傅里叶变换的新位置编码，并通过监督学习发现探测目的的 ST 依赖性。

    May, 2023

  • 以二维图像为表示的适当拓扑地图上的时空汇聚用于脑电图分类

    基于脑电信号的运动想象分类的研究提出了一种新的方法，利用坐标转换的 t-SNE 生成二维图像来表示拓扑地图，利用 InternImage 提取空间特征，利用 PoolFormer 启发的时空汇聚来利用序列的脑电图像中隐藏的时空信息，通过实验表明该方法在跨个体验证中二、三、四类运动想象任务中均取得了最佳的分类精度，分别达到了 88.57%、80.65% 和 70.17%。

    Mar, 2024

  • 学习时空隐式神经表示以进行事件引导的视频超分辨率

    本文提出一种新的方法，利用事件的高时空分辨率特性通过空时插值将事件引导具有随机比例因子的视频超分辨率任务。利用空时融合模块、时间滤波模块和空时隐式表示模块将 RGB 帧与事件的特征图结合来完成超分辨率恢复，实验结果表明，该方法显著超过以往技术。

    Mar, 2023

  • TempEE: 时空并行变换器用于雷达回波外推超越自回归

    本文介绍了一种新的雷达回波外推算法，该算法利用时空相关特征和 Transformer 技术，通过从多帧雷达图像中提取特征来准确表示降水的非定常运动过程，增强对全局 - 局部信息的感知能力并以轻量级方式突出与任务相关的特征区域，并在真实世界数据集上验证了其有效性和必要性

    Apr, 2023