Apr, 2024

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

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TL;DREEGEncoder 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。
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发现论文，激发创造
  • 深度特征学习 EEG 信号：通过启用脑电文本输入实现思维转文字

    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

  • 基于运动意向脑电的脑机接口的人工智能方法的演变

    本文研究了应用于不同年份和不同设备采集的数据集的人工智能方法在运动想象电生理信号脑机接口数据上的演变和影响，提供了简洁而全面的调查。

    Oct, 2022

  • 端到端深度迁移学习用于无校准运动想象脑机接口

    该研究使用深度迁移学习开发了一种无需校准、面向不同个体的 MI-BCI 分类器，通过对原始 EEG 信号采用端到端的深度学习方法进行处理，并使用开放数据集进行训练和比较了三种深度学习模型，结果显示不同模型的性能有显著差异。

    Jul, 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

    通过深度学习的 FEW-SHOT 架构，提高结合关系得分分类 MI EEG 信号的准确度。

    Mar, 2020

  • 基于脑电心智模拟的独立主体深度架构 EEG 分类

    提出了一种新颖的主体无关的半监督深度架构（SSDA），它包括两个部分：无监督部分（CST-AE）从训练样本中提取潜在特征，并降低表示的维度，保证其可辨识性；监督部分利用无监督部分获取的特征，学习基于标记训练样本的分类器，并通过中心损失减小类中每个点到其中心的嵌入空间距离。SSDA 在测试阶段表现出优越性能，仅使用少量标记训练样本即可获得强大的分类性能。

    Jan, 2024

  • BENDR：使用变压器和对比自监督学习任务从海量脑电数据中学习

    本文着眼于通过自我监督学习和适应语言建模技术来发展基于深度神经网络的脑电建模技术，建立起一个单一的预训练模型，用于建模不同硬件、不同受试者和不同任务的全新脑电图序列记录，从而取得较好的脑机接口和脑电分类性能。

    Jan, 2021

  • 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

    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。

    Aug, 2017

  • 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

  • 人机联合学习框架以提升内生脑机接口训练

    脑机接口（BCIs）提供了从大脑到外部设备的直接路径，具有辅助和康复技术的巨大潜力。通过引导用户生成朝向解码器估计的最优分布的脑信号，提出了一种人机联合学习框架来加速内源性 BCIs 中的学习过程。通过 18 名健康受试者的在线和伪在线 BCI 实验，证明了所提出的联合学习过程在学习效率和效果上的优势。

    Aug, 2023

  • 使用通用深度域适应框架预热跨会话运动想象分类

    提出了一种用于跨会话 MI 分类的全新的深度域自适应 (SDDA) 框架，并应用于既有的人工神经网络中，以提高模型的泛化能力与分类准确率。通过两项 MI-EEG 公共数据集上的实验证明，所提出的 SDDA 框架能够显著提高 EEGNet 和 ConvNet 的 MI 分类准确率，在文献中优于现有的其他方法。

    Feb, 2022