May, 2024

脑机接口深度表示学习技术评述及建议

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TL;DR综述了 81 篇应用深度表示学习技术进行 BCI 解码的文章，发现自编码器是最常用的深度表示学习技术，同时呼吁为 EEG 信号解码专门设计基础模型，并建立专门的基准和数据集来促进其发展和持续改进。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 深度表示学习用于开放词汇的脑电图到文本解码

    使用预训练语言模型对无创脑机接口（BCI）通过脑电图（EEG）信号进行解码的潜力进行了研究，提出了一个具有先进表示学习方法的无创脑电记录的端到端深度学习框架，并使用新的评估指标验证了该框架在解码效果方面的优越性。

    Nov, 2023

  • 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

  • 基于深度学习的脑电图分析：系统综述

    通过对 156 篇 DL 和 EEG 论文的回顾和分析，发现 DL 在 EEG 信号识别方面取得了 5.4% 的精度提升，但大多数论文难以复现，因此提出了建议以支持该领域的进一步发展。

    Jan, 2019

  • 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

  • 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

  • 用于脑机接口诱发电位的跨受试者深度转移模型

    本文介绍一种基于深度学习的脑机接口技术，通过使用多组数据进行训练，实现了一定的性能，同时通过迁移学习，使得该技术能够用于不同用户，从而解决了目前脑机接口技术中需要耗费大量数据搜集的问题，该技术有望提高脑机接口技术的临床应用性和可行性。

    Jan, 2023

  • 深度集合脑电解码器中的潜在对齐

    基于深度学习模型和统计领域适应技术，本研究介绍了获得 EEG 转移学习竞赛冠军的 Latent Alignment 方法，并将其表述为应用于给定受试者试验集的深度集合；实验结果表明，在深度学习模型的较晚阶段进行统计分布对齐有助于分类准确性，同时研究了深度学习模型中可能产生虚假改善结果的类别区分偏差以及类别不平衡对对齐的影响。

    Nov, 2023

  • 机器学习与脑电图 (EEG) 的趋势：本科研究人员的综述

    本文提供了一个系统的文献综述，重点研究脑机接口（BCIs）在机器学习的背景下的应用。重点关注 2023 年的脑电图研究最新趋势，目的是为本科研究人员提供 BCI 领域的易读概览，涵盖任务、算法和数据集。通过综合最近的研究成果，我们旨在提供对 BCI 研究的基本理解，识别未来调查的有希望的方向。

    Jul, 2023

  • 基于深度学习的非侵入式脑信号调查：最新进展和新前景

    本论文系统地研究了与脑信号分析相关的脑机接口的类型、深度学习技术以及应用领域，并对过去五年发表的 230 多篇文章进行了综述，同时讨论了深度学习在脑机接口中的挑战和未来方向。

    May, 2019