Mål: Brain-Computer Interface Technologies (BCI) möjliggör direkt kommunikation mellan människor och datorer genom att analysera hjärnmätningar, såsom elektroencefalografi (EEG). Dessa tekniker har tillämpats på en mängd olika områden, inklusive neuroprostetisk kontroll och övervakning av epileptiska anfall. Befintliga BCI-system använder främst en förkunskap om EEG-funktioner av intresse för att bygga maskininlärningsmodeller. På senare tid har konvolutionsnätverk använts för automatisk extrahering av stora bilddatabaser, där de har fått toppmoderna resultat. I detta arbete introducerar vi EEGNet, ett kompakt helt konvolutionellt nätverk för EEG-baserade BCIs utvecklat med hjälp av Deep Learning metoder. Metoder: EEGNet är ett 4-lagers konvolutionsnätverk som använder filterfaktorisering för att lära sig en kompakt representation av EEG tidsserie. EEGNet är ett av de minsta konvolutionsnäten hittills, med mindre än 2200 parametrar för en binär klassificering. Resultat: Vi visar toppmodern klassificeringsprestanda i fyra olika BCI-paradigm: P300 händelserelaterad potential, felrelaterad negativitet, rörelserelaterad kortikal potential och sensorisk motorisk rytm, med så få som 500 EEG-försök. Vi visar också att fler försök minskar felvariansen av förutsägelser snarare än att förbättra klassificeringsprestandan. Slutsats: Vi tillhandahåller preliminära bevis som tyder på att vår modell kan användas med små EEG-databaser samtidigt som den förbättrar den senaste prestandan för flera uppgifter och ämnen. Betydelse: EEGNet neurala nätverk arkitektur ger state-of-the-art prestanda över flera uppgifter och över ämnen, utmana uppfattningen att stora datauppsättningar krävs för att uppnå optimal prestanda.
Kompakta CNNs har föreslagits för att lära sig representation av EEG för hjärnan datorgränssnitt uppgifter REF.
EEGNet: A Compact Convolutional Network for EEG-based Brain-Computer Interfaces
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Mathematics', 'Medicine']}