Elektroencefalogram (EEG)-baserad avkodning av mänsklig hjärnaktivitet är utmanande på grund av EEG:s låga rumsliga upplösning. EEG är dock en viktig teknik, särskilt för gränssnitt mellan hjärna och dator. I denna studie föreslås en ny algoritm för att avkoda hjärnaktivitet associerad med olika typer av bilder. I denna hybridalgoritm, är convolutional neural nätverk modifieras för extraktion av funktioner, en t-test används för valet av betydande funktioner och sannolikhet förhållande-baserad poängfusion används för förutsägelse av hjärnaktivitet. Den föreslagna algoritmen tar indata från flerkanaliga EEG tidsserier, som också kallas multivariat mönsteranalys. Omfattande analys utfördes med hjälp av data från 30 deltagare. Resultaten från den föreslagna metoden jämförs med nuvarande erkända funktionsextraktion och klassificering/prediction tekniker. Våget transform-stöd vektor maskin metod är den mest populära för närvarande används funktionsextraktion och förutsägelse metod. Denna metod visade en noggrannhet på 65,7%. Den föreslagna metoden förutsäger dock de nya uppgifterna med en förbättrad noggrannhet på 79,9%. Sammanfattningsvis har den föreslagna algoritmen överträffat den nuvarande funktionens extraktions- och förutsägelsemetod.
I REF föreslås också en algoritm för att avkoda hjärnaktivitet i samband med olika typer av bilder.
Electroencephalogram-based decoding cognitive states using convolutional neural network and likelihood ratio based score fusion
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}