MASA-TCN: Multi-Anchor Space-Aware Temporal Convolutional Neural Networks for Continuous and Discret

基本介绍：JBHI Journal, CCF C , 中科院1区

原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=10506986

原文代码：https://github.com/yi-ding-cs/MASA-TCN

摘要Abstract

        基于脑电图（EEG）信号的情感识别是生物医学研究中的一个关键领域，应用广泛，从精神障碍调节到人机交互。在本文中，我们解决了EEG情感识别的两个基本方面：情感状态的连续回归和情感的离散分类。尽管分类方法引起了显著关注，回归方法仍然相对未被充分探索。为了解决这一差距，我们引入了MASA-TCN，这是一种新的统一模型，利用时间卷积网络（TCN）的空间学习能力来进行EEG情感回归和分类任务。关键创新在于引入了一个空间感知的时间延迟层，使TCN能够捕捉EEG电极之间的空间关系，从而增强其对细微情感状态的识别能力。此外，我们设计了一个带有注意力融合的多锚定块，使模型能够自适应地学习EEG信号中的动态时间依赖性。基于两个公开数据集的实验表明，MASA-TCN在EEG情感回归和分类任务中均取得了高于现有最先进方法的结果。

关键词-时间卷积神经网络（TCN）、情感识别、脑电波（EEG）。

绪论Introduction

        情感识别（Emotion recognition）ÿ