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基于脑电信号通道选择和深度学习的运动图像识别( Motor imagery recognition with automatic EEG channel selection and deep learning )
H Zhang X Zhao Z Wu B Sun T Li
目的：基于现代运动图像(MI)的脑机接口(BCI)系统通常需要大量的脑电图(EEG)记录通道。然而，不相关或高度相关的信道会降低识别能力，从而降低外部设备的控制能力。如何最优地选择信道并提取相关特征仍然是一个很大的挑战。本研究旨在提出并验证一种基于深度学习的方法，通过选择相关的脑电通道来自动识别两种不同的MI状态。方法：本文利用稀疏挤压-激励模块，根据脑电通道对MI分类的贡献，提取脑电通道的权重，提出了一种自动通道选择(ACS)策略。此外，我们提出了一种卷积神经网络(CNN)来充分利用时频特征，从而在准确性和鲁棒性方面优于传统的分类方法。主要结果：我们使用MI记录的脑电信号进行实验，其中25名健康受试者进行右手和双脚的MI运动，以产生运动命令。平均准确度为87.2±5.0%(mean±std)，比现有的信道选择方法提高了37.3%。意义：与使用固定信道配置的典型方法相比，所提出的自动信道选择方法被发现具有显著的优势。实验结果表明，较少的脑电通道不仅降低了计算复杂度，而且提高了MI分类性能。该方法选择了与手脚运动相关的脑电通道，为患者和机器人设备之间的实时和更自然的接口铺平了道路。
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