融合空间信息的运动想象脑电在线分类方法

摘要：

基于脑电图EEG(electroencephalogram)的脑机接口BCI(brain computer interface)系统可以帮助肢体运动障碍患者进行日常生活和康复训练.由于EEG信号的信噪比低、个体差异大,使得脑电信号的特征提取和分类存在精度和效率不高的问题,进而影响了在线BCI系统的广泛应用.提出一种融合空间信息的CNN(convolution neural network)用于MI(motor imagery)脑电信号的在线分类,结合运动想象ERD/ERS(event related desynchronization/event related synchronization)现象的对侧效应,对通道重新排序后的MI-EEG分别进行横向和纵向卷积,充分利用了MI-EEG中的空间信息,完成MI-EEG信号的实时采集和分类.结果分析表明:该方法具有一定的实时性和有效性,为在线MI-BCI系统的实现提供了基础.

关键词：脑机接口、卷积神经网络、运动想象、在线分类

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技计划2021ZHYZ0019

在线出版日期：2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：254-267