Apr, 2024

EEG_GLT-Net: 优化实时运动想象信号分类的脑电图网络

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TL;DREEG_GLT 算法通过构建邻接矩阵的创新技术，提高了脑机接口中的执行命令准确性和计算效率，适用于实时分类需要大量计算资源的脑电运动想象信号。
brain-computer interfacesgraph neural networkseeg motor imagery signalsadjacency matriceseeg_glt algorithm
发现论文，激发创造
  • EEG_RL-Net：通过强化学习优化的图神经网络提升脑电信号运动意图分类

    通过使用图神经网络和强化学习方法，本研究提出了 EEG_RL-Net 模型，有效地分类和识别 EEG MI 信号，在 20 名受试者上达到了 96.40% 的准确率。

    Apr, 2024

  • 时频分析下基于 SPD 流形的图神经网络在运动想象分类中的应用

    介绍了一种名为 Graph-CSPNet 的基于图的技术，结合时频分析的基本视角，用于 MI-EEG 分类。与 Tensor-CSPNet 不同，该方法在 MI-EEG 分类方面实现了更好的结果。

    Oct, 2022

  • 基于图神经网络的脑电信号分类：综述

    通过系统综述和分类论述了基于图神经网络的脑电分类方法，发现光谱图卷积层在空间上存在较大优势，常见的节点特征为原始脑电信号和差分熵，同时提出了探索迁移学习方法和适当建模跨频率交互的方向。

    Oct, 2023

  • 基于连接不确定性的图卷积网络用于基于脑电波的情绪识别

    基于多通道脑电图的自动情绪识别具有推进人机交互的巨大潜力，但现有算法情绪识别研究存在一些显著挑战，本研究通过引入基于图卷积网络体系结构的分布不确定性方法来解决这些挑战，实现了空间依赖性和时频相关性的表示，以及通过一种单向学习方式将不确定性学习方法与深层 GCN 权重相集成，结果表明我们的方法在情绪识别任务上优于之前的方法，取得了积极且显著的改进。

    Oct, 2023

  • GNN4EEG：使用图神经网络进行脑电图分类的基准和工具包

    用于 EEG 信号基于图神经网络的建模的 GNN4EEG 是一个多功能且易于使用的工具包，并包括四个 EEG 分类任务的大型基准、各种先进的 GNN 基于 EEG 分类模型的易于使用的实现以及全面的实验设置和评价协议。

    Sep, 2023

  • 基于域引导图卷积神经网络增强基于脑电图的神经疾病诊断

    使用 EEG-GCNN 模型对神经疾病的诊断进行改进，重点是区分由专家分类为 “正常” 的病人的异常头皮脑电波与健康人的头皮脑电波。在两个大型头皮脑电波数据库中的实验表明，EEG-GCNN 模型的 AUC 值达到 0.90，表现显著优于人工基准和传统机器学习基准。

    Nov, 2020

  • 基于动态图神经网络的精确脑电图癫痫检测与分类

    这篇论文介绍了 NeuroGNN，一个动态图神经网络框架，通过捕捉脑电极位置和对应脑区语义之间的动态相互作用，来优化癫痫的检测和分类，并在实际数据上的广泛实验证明其明显优于现有的先进模型。

    May, 2024

  • 基于脑电图的情绪识别中的图神经网络研究

    通过开发图神经网络 (GNN) 在基于脑电图的情绪识别领域中的独特应用，研究综述了现有方法，并提供了构建 GNN 在基于脑电图情绪识别中的清晰指导，同时探讨了一些挑战和未来方向。

    Feb, 2024

  • LGL-BCI: 一种轻量级几何学学习框架，适用于基于运动想象的脑机接口

    这项研究介绍了 LGL-BCI 框架，采用几何深度学习方法处理脑电图并捕捉空间相关性，通过特征分解算法提出了一种减小 SPD 矩阵维度的解决方案，进而提高推理速度，该方法在实验中表现出优越的准确性和效率，显示了几何深度学习在 MI-BCI 应用中的潜力。

    Oct, 2023

  • 自监督图神经网络提高脑电图癫痫分析

    本研究提出了一种基于 GNN 的自监督预训练模型，能够捕捉电极几何或动态脑连接的脑电图图形结构，提高罕见癫痫类型的检测和分类精度。此外，提出了一种定量的模型可解释性方法来评估模型在 EEGs 内定位癫痫的能力。实验证明，GNN 的自监督预训练方法在癫痫检测和分类上都优于以往的方法，能够精确定位约 25.4% 的局部癫痫，可以为临床医生提供直观的癫痫局部化信息。

    Apr, 2021