融合注意力的多维特征图卷积运动想象分类

李珍琦; 王晶; 贾子钰; 林友芳

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融合注意力的多维特征图卷积运动想象分类

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运动想象(MI)作为脑机接口(BCI)的重要应用,是运动康复训练的重要支撑。由于脑电的电极分布并非天然的欧式空间,对运动想象进行准确分类具有很大的挑战。而且现有方法仅仅考虑了脑电信号(EEG)中某一维度或者某两维度的信息,无法全面捕获脑电信号在时、频、空三个维度存在的内在特征。同时,脑电信号各维度上的动态关联强度影响了分类的鲁棒性。针对上述问题,提出了一种新颖的融合注意力的多维特征图卷积网络(AMFGCN)。首先,根据电极节点分布的非欧空间特性设计出图结构,充分表示电极间的空间相关性。其次,提出时-空、频-空的双分支框架,同时表示脑电信号在时域、频域和空间域上的信息。最后,通过融合注意力机制、图卷积和时间/频谱卷积从图表示中学习脑电信号的空间表示、时间依赖性和频率依赖性,并自适应捕获各维度上的动态关联强度。在四个公开脑机接口数据集上进行了实验,结果表明AMFGCN模型提高了分类性能,优于其他现有的运动想象分类方法。

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来源
《计算机科学与探索》 |2022年第9期|2050-2060|共11页
作者
李珍琦; 王晶; 贾子钰; 林友芳;
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作者单位

北京交通大学计算机与信息技术学院;

北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
运动想象(MI); 注意力机制; 图卷积网络; 多维特征; 脑电信号(EEG);

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