转移学习对主体独立的运动图像使用卷积关系网络进行EEG分类
Zhenis Otarbay1,2, Abzal Kyzyrkanov2
1Department of Robotics Engineering, Nazarbayev University, Astana, Kazakhstan.
使用卷积关系网络 (ConvoReleNet) 进行转移学习,提高了运动图像 (MI) 电脑图像 (EEG) 分类的脑电脑接口 (BCI) 准确性. 这种方法提高了辅助技术的学科独立BCI性能.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 计算机科学 计算机科学
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 运动成像 (MI) 电脑脑图像 (EEG) 分类是大脑与计算机接口 (BCI) 的关键.
- 由于神经活动的可变性,对不同学科的不良概括性限制了在医疗保健和辅助技术中BCI的实际部署.
- 开发主题独立的BCI对于更广泛的采用至关重要.
研究的目的:
- 提出一个转移学习框架,ConvoReleNet,用于独立于学科的MI-EEG分类.
- 为了提取主体不变的神经表征,同时最大限度地减少灾难性遗忘.
- 为了提高BCI表现的准确性和减少学科间的变异性.
主要方法:
- 使用了一个转移学习框架,集成卷积特征提取,关系建模和循环处理 (ConvoReleNet).
- 雇员在多样化的科目池上进行预培训,然后进行保守的微调.
- 验证了BNCI IV-2a (四类MI) 和BNCI IV-2b (二元MI) 基准对主体独立分类的框架.
主要成果:
- 与从头开始的培训相比,准确性显著提高:BNCI IV-2a从72.22%提高到79.44%,BNCI IV-2b从75.10%提高到83.85%.
- 最好的表现达到了87.55% (BNCI IV-2a) 和83.85% (BNCI IV-2b).
- 减少了45.9% (BNCI IV-2a) 和40.0% (BNCI IV-2b) 的学科间差异,表明了增强的概括性.
结论:
- 转移学习是独立于学科的MI-EEG分类的有效策略.
- ConvoReleNet框架提高了BCI准确性,减少了变化,并保持了计算效率.
- 这种方法加强了强大,用户友好的BCI的可行性,用于康复和辅助应用.
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