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深度学习人机互适应运动想象脑机接口系统和训练方法

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本发明公开的基于深度学习的人机互适应运动想象脑机接口系统和训练方法，解决了不同使用者间效果差异大、脑电信号稳定性差的问题。系统接有脑电数据采集、数据预处理、信号变换判别网络和视觉反馈呈现模块，还包括由原始脑电数据，信号转换目标图像和类别标签组成的数据集模块。训练方法包含通用预训练、互适应反馈校准、在线使用三阶段；互适应训练含多轮人机互适应训练，每轮训练含自由练习、任务想象收集数据和机器训练。本发明训练过程采用了“人在回路”的实时反馈，让使用者在试错中习得正确而稳定的可解码运动想象方式，提升了运动想象脑机接口的性能，实现对使用者运动想象的高精度稳定分类。主要用于满足高效的脑机交互需求。

著录项

公开/公告号CN110534180B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-06-07

原文格式PDF
申请/专利权人西安电子科技大学;
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申请/专利号CN201910768253.6
发明设计人李甫;付博勋;钱若浩;吴昊;冀有硕;石光明;牛毅;董伟生;
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申请日2019-08-20
分类号G16H20/70;G06K9/62;A61B5/372;A61B5/369;A61B5/00;
代理机构陕西电子工业专利中心;
代理人程晓霞;王品华
地址 710071 陕西省西安市太白南路2号
入库时间 2022-08-23 13:48:15

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