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首页> 外文会议>International Winter Conference on Brain-Computer Interface >Selective Subject Pooling Strategy to Achieve Subject-Independent Motor Imagery BCI
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Selective Subject Pooling Strategy to Achieve Subject-Independent Motor Imagery BCI

机译：选择性主题汇集策略实现主题独立电机图像BCI

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Brain-computer interface (BCI) has facilitated communication for people who cannot move their bodies. BCI system requires time-consuming calibration phase to make reasonable classifier. To reduce the calibration phase, it is natural to attempt to make cross-subject classifier using other subjects' data. However, electroencephalogram (EEG) data are notably varied over subjects, that is, subject-specific. Thus, it is challenging to make subject-independent BCI performance comparable to subject-specific BCI performance. In this study, we investigated subject-independent motor imagery BCI performance with selective subjects (choosing subjects yielding reasonable performance selectively) instead of using all available subjects. We observed from MI-BCI dataset including 52 subjects that selective subject pooling strategy worked reasonably. Finally, criterion of selection of subjects for subject-independent BCI was suggested.
机译：脑电脑界面（BCI）为无法移动他们身体的人提供了促进的沟通。 BCI系统需要耗时的校准阶段来进行合理的分类器。为了减少校准阶段，尝试使用其他主题数据制作交叉对象分类器是自然的。然而，脑电图（EEG）数据在对象上显着变化，即特异性。因此，使主题无关的BCI性能与特定于学科特定的BCI性能相当有挑战性。在这项研究中，我们通过选择性受试者调查了独立的电动机图像BCI性能（选择性地选择性地产生合理性能）而不是使用所有可用的主体。我们从MI-BCI数据集中观察到，包括52个科目，选择性主题汇总策略合理工作。最后，提出了独立于主题BCI的选择的标准。

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