Brain-Computer Interface (BCI) är ett system som ger människor möjlighet att kommunicera med eller kontrollera omvärlden med uteslutande hjärn intentioner. Elektroencefalografi (EEG) baserade BCI är lovande lösningar på grund av sina bekväma och bärbara instrument. Motoriska bilder EEG (MI-EEG) är en typ av mest fokuserade EEG-signaler, som avslöjar ett objekts rörelse intentioner utan faktiska åtgärder. Trots de senaste årens omfattande forskning av MI-EEG är det fortfarande svårt att tolka EEG-signalerna effektivt på grund av de massiva ljuden i EEG 1-signalerna (t.ex. låg signalbruskvot och ofullständiga EEG-signaler) och svårigheter att fånga upp de diskreta sambanden mellan EEG-signaler och vissa hjärnaktiviteter. De flesta befintliga verk anser antingen endast EEG som kedjeliknande sekvenser som försummar komplexa beroenden mellan intilliggande signaler eller utför enkla tidsmässiga medelvärden över EEG-sekvenser. I detta dokument introducerar vi både kaskad- och parallellkonvolutionella återkommande neurala nätverksmodeller för att exakt identifiera mänskliga avsedda rörelser genom att effektivt lära sig kompositionella spatio-temporala representationer av råa EEG-strömmar. De föreslagna modellerna förstår de rumsliga korrelationerna mellan fysiskt angränsande EEG-signaler genom att omvandla kedjelika EEG-sekvenser till 2D-maskliknande hierarki. Ett LSTM-baserat återkommande nätverk kan extrahera de subtila tidsmässiga beroendena av EEG-dataströmmar. Omfattande experiment på ett storskaligt MI-EEG-dataset (108 försökspersoner, 3145 160 EEG-poster) har visat att båda modellerna uppnår hög noggrannhet nära 98,3% och överträffar en uppsättning baslinjemetoder och de senaste modellerna för djupt lärandebaserad EEG-igenkänning, vilket ger en signifikant noggrannhetsökning på 18% i det korsindividuella valideringsscenariot.
Zhang m.fl. REF föreslog en djupt konvolution återkommande neurala nätverk modell, som exakt kan känna igen mänskliga rörelse intentioner genom att effektivt lära sig spatiotemporal korrelation representation av de ursprungliga EEG-sekvenser, och erhöll den ämnesberoende klassificering noggrannhet 98,3% på MI-EEG datauppsättningen, som är högre än andra enkla klassificerare och andra djupinlärning nätverk.
EEG-based Intention Recognition from Spatio-Temporal Representations via Cascade and Parallel Convolutional Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}