Motor-image-baserade hjärn-datorgränssnitt (BCI) använder ofta det gemensamma rumsliga mönsterfiltret (CSP) som förbehandlingssteg innan funktionsextraktion och klassificering. CSP-metoden är en övervakad algoritm och behöver därför ämnesspecifika träningsdata för kalibrering, vilket är mycket tidskrävande att samla in. För att minska den mängd kalibreringsdata som behövs för ett nytt ämne, kan man tillämpa multitask (från och med nu kallas multiindividuell) maskininlärningsteknik till förbehandlingsfasen. Här är målet att lära sig ett rumsligt filter för ett nytt ämne baserat på sina egna data och andra ämnen. I detta dokument beskrivs detaljerna i multitask CSP-algoritmen och resultaten visas på två datauppsättningar. I vissa ämnen kan man se en tydlig förbättring, särskilt när antalet utbildningsförsök är relativt lågt.
Till exempel en mycket nyligen föreslagen metod REF lär sig ett rumsligt filter för ett nytt ämne baserat på sina egna och andra användares data.
Multisubject Learning for Common Spatial Patterns in Motor-Imagery BCI
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}