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RSS订阅原创 运动想象 (MI) 迁移学习系列 (14) : 特征关系对比网络 （FRCN）
由于外部因素和个体差异，脑电图 （EEG） 数据具有`跨会话和跨受试者的可变性`。因此，跨域脑电信号识别仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一种==特征关系对比网络 （FRCN）==。首先，我们使用`协方差矩阵`来`对齐`源域和目标域之间的数据分布，以减少差异。其次，我们通过`预训练的嵌入网络提取特征`表示，并使用非线性变换来对齐特征的相关性。然后，我们提出了一种`源域选择`方法，通过`利用来自不同域的静息态数据和选定的适当源域数`据进行微调，来`衡量域之间运动相关数据分布的相似性`。
2025-03-04 12:39:18
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原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (17) : CCSM-FT
电极记录了`神经元的混合活动`。如果将不同的特征直接嵌入到同一个特征空间中，则不考虑不同神经元区域的`特异性`和`互性特征`，这会`降低特征本身的表达能力`。我们提出了一种`跨通道特定互特征迁移学习 （CCSM-FT） 网络模型`来解决这个问题。多分支网络提取大脑`多区域信号的特定`和`相互特征`。`有效的训练技巧`用于最大限度地区分这两种特征。
2025-02-28 23:17:09
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原创 CMC学习系列 (14):大脑皮层与下肢肌肉之间的CMC可用作中风新的康复评估生物标志
研究大脑皮层与下肢肌肉之间的CMC。研究结果表明：中风患者 `β 和 γ 波段`在 Cz 处的皮质肌肉相干性`显著低于`健康对照。通过一个`多元线性回归模型`证明`CMC`与`FMA`存在一致性，以表明脑卒中患者`大脑皮层和下肢肌肉之间的连贯性`可作为康复评估的新生物标志物。
2025-01-06 14:58:13
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原创 EEG+EMG学习系列 (2) :实时 EEG-EMG 人机界面的下肢外骨骼控制系统
在`实验室条件下`测试的当前配备 HMI 的康复辅助技术解决方案取得了很大的成功，但由于检测 MI 脑电图 （EEG） 的`准确性有限`以及在穿着外骨骼的患者执行运动时在线控制的可靠性，`面临着一些困难`。在下肢代表的情况下，仍然存在可靠地区分腿部运动意图并在 BMI 系统中区分它们的问题。针对复制外骨骼行走患者运动控制自然模式的康复技术的设计，我们展示了`多模态信号的组合使用如何提高 HMI 的准确性`、性能和可靠性。该系统在不同条件下操作外骨骼的健康受试者身上进行了测试。该研究还产生了多模态 HMI 数
2024-11-17 00:01:07
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原创 EEG+EMG学习系列 (1) :一个基于小波的自动睡眠评分模型
由于手动睡眠阶段评分方法的限制，创建自动睡眠阶段分类的需求已经上升。在这项研究中，使用`双通道单极脑电图 （EEG）`、`下巴肌电图 （EMG）` 和`双通道眼电图 （EOG）` 信号开发了一种新的机器学习模型。使用`最佳正交滤波器组`，通过分解 30 s 信号纪元来获得子带。然后根据这些子带的系数计算 `Tsallis 熵`。然后，这些特征被馈送到一个`集成袋装树 （EBT） 分类器`，用于自动睡眠分类。
2024-11-14 16:23:37
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转载 腾讯混元、北大发现Scaling law「浪涌现象」，解决学习率调参难题
腾讯混元、北大发现Scaling law「浪涌现象」，解决学习率调参难题
2024-09-12 15:09:24
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原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (16) :LMDA-Net
虽然基于神经网络的方法可以有效地提取特征，但它们经常会遇到数据集泛化性差、预测波动性高、模型可解释性低等问题。为了解决这些局限性，我们提出了一种新型的轻量级多维注意力网络，称为LMDA-Net。通过结合两个专门为脑电信号设计的新型注意力模块，即通道注意力模块和深度注意力模块，LMDA-Net能够有效地集成来自多个维度的特征，从而提高各种BCI任务的分类性能。
2024-06-20 09:50:55
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原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (15) :PCA-FLD-KELM
脑电图信号通过特征提取和分类进行识别。本研究提出了一种基于PCA（主成分分析）和FLD（Fisher's Linear Discriminant）的混合KELM（Kernel Extreme Learning Machine）方法，用于脑电图数据的MI BCI分类。使用BCI竞争数据集III演示了该方法的性能和结果，并与当代方法进行了比较。所提方法的准确率为96.54%。
2024-06-20 09:27:02
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原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (14) :基于时空光谱特征的分类方法
在这项研究中，我们提出了一种可以保留脑电图数据多变量信息的时空光谱特征表示的方法。具体来说，通过结合主题优化和与主题无关的光谱滤波器，并将过滤后的数据堆叠到张量中来构建三维特征图。此外，使用我们的 3-D-CNN 框架实现了逐层分解模型，以确保在单次试验的基础上获得可靠的分类结果。
2024-06-19 17:21:03
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原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (13) :基于滑动窗口的通用空间模式
脑电图（EEG）信号的准确二元分类对于运动意象（MI）脑机接口（BCI）系统的开发是一项具有挑战性的任务。本研究提出了两种滑动窗口技术来增强MI的二元分类。第一个计算所有滑动窗口的预测序列的最长连续重复 （LCR），并命名为 SW-LCR。第二个计算所有滑动窗口的预测序列的模式，并命名为 SW-Mode。公共空间模式 （CSP） 用于提取特征，线性判别分析 （LDA） 用于对每个时间窗进行分类。
2024-06-19 17:20:17
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原创 定向传递函数(DTF)算法
基于频率的脑电分析技术由于其固有的脑活动频谱编码而受到神经科学界的欢迎。定向传递函数（DTF）作为一种提取大脑结构间定向信息流的方法，是多元变量自回归模型方法，可以反映信号在频域上的因果关系。
2024-05-15 15:21:51
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原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (12) :RGDDANet
深度学习的运用提高了运动意象（MI）的分类精度，但脑机接口（BCI）应用中标定时间长的问题仍未得到解决。为了解决这个问题，我们提出了一种新的黎曼几何和深度域自适应网络（RGDDANet）用于MI分类。具体而言，设计了两个一维卷积从脑电信号中提取时间和空间特征，然后利用空间协方差矩阵将提取的特征映射到黎曼流形进行处理。为了对齐黎曼流形上的源特征和目标特征分布，我们提出了一种对称正定（SPD）矩阵平均差异损失（SMMDL）来最小化两个域之间的距离。
2024-04-28 09:08:04
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原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (11) :GITGAN
以往的研究主要集中在开发复杂的网络架构设计上，忽视了源数据质量的影响和分布外目标数据问题带来的挑战。为了解决这些局限性，我们认为，以目标数据为中心的空间，加上精心挑选的一组高质量源数据，可以显着增强发展议程。在这项研究中，我们提出了一种称为 GITGAN 的无监督端到端受试者适应方法，这是一种用于脑电图运动图像分析的生成性受试者间转移。我们还提出了一种实用有效的源数据选择方法，进一步提高了性能。
2024-04-27 10:43:20
1214
原创 稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 分类学习系列 (4) :Temporal-Spatial Transformer
脑电图数据的复杂性、可变性和低信噪比在解码这些信号方面提出了重大挑战，尤其是在以与受试者无关的方式解码时。为了克服这些挑战，我们提出了一种基于Transformer的方法，该方法采用自注意力过程来提取时间和空间域中的特征。为了在 MI EEG 通道之间建立空间相关性，自注意力模块通过平均所有通道的特征来定期更新每个通道。这种加权平均可提高分类准确性，并消除手动选择通道产生的伪影。此外，时间自注意力机制将全局顺序信息编码到每个采样时间步长的特征中，从而可以从MI EEG数据中提取时域中的高级时间属性。
2024-04-26 10:44:16
988
原创 稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 分类学习系列 (3) :3DCNN
提高基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（SSVEP-BCI）系统的解码精度和信息传递速率（ITR），缩小主体间方差是SSVEP-BCI系统应用的关键。为此，我们提出了一种基于深度迁移学习的SSVEP频域解码方法，以提高解码性能。
2024-04-26 10:17:03
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原创 稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 分类学习系列 (2) :EEGNet
在本文中，我们展示了一个紧凑的卷积神经网络（Compact-CNN），它只需要原始的EEG信号进行自动特征提取，就可以用来解码12类SSVEP数据集中的信号，而不需要用户特定的校准。主要结果。Compact-CNN展示了大约80%的受试者平均准确率，优于当前使用规范相关分析（CCA）和组合CCA的最先进的手工制作方法。
2024-04-25 09:43:50
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原创 稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 分类学习系列 (1) :FFT-CNN-CCA
脑机接口（BCI）的一个关键问题是以异步方式检测有意控制（IC）状态和非有意控制（NC）状态。此外，对于稳态视觉诱发电位 （SSVEP） BCI 系统，IC 状态中存在多个状态（子状态）。现有的识别方法依赖于阈值技术，难以实现高准确率，即同时实现高真阳性率和低假阳性率。为了解决这个问题，我们首次提出了一种新型卷积神经网络（CNN）来检测SSVEP-BCI系统中的IC和NC状态。
2024-04-24 11:32:40
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原创 CMC学习系列 (13):一些恢复良好的卒中患者CMC高于健康人
虽然 TMS 用于探测静息时皮质脊髓束 （CST） 的完整性，但 MEG 用于测试运动挑战期间 CST 通路的募集 [精确握持任务中的皮质-肌肉相干性 （CMC）]。通过这两种技术，可以证明交叉的皮质-脊髓连接。CMC 幅度和恢复的肌肉力量的显着相关性 （r = 0.85） 强调了交叉 CST 完整性与成功恢复的功能相关性。
2024-04-22 15:30:31
819
原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (10) :iWSGL-CSP
该文提出了一种迭代加权稀疏群套索（iWSGL）模型，用于优化基于CSP（CSP）的高维特征，从而进一步提高运动意象的解码精度。具体而言，利用亲和传播（AP）聚类算法，根据高维特征之间的底层关系，自适应地将高维特征划分为多个组。为了评估各组内单个特征的显著性和群本身的整体显著性，提出了一种基于条件熵的权重计算方法。利用权重和特征结构信息，在迭代稀疏群套索（iSGL）框架内设计了加权稀疏回归模型，共同优化了基于CSP的高维特征。
2024-04-21 13:42:29
1138
原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (9) :FBCNet
受脑梗死神经生理特征的启发，本文提出了一种新的用于脑梗死分类的Filter-Bank卷积网络(FBCNet)。FBCNet采用多视图数据表示和空间滤波来提取光谱空间判别特征。这种多阶段方法可以在训练数据有限的情况下有效地训练网络。更重要的是，在FBCNet中，我们提出了一种新的方差层，可以有效地聚合脑电时域信息。
2024-04-20 12:05:11
1311
原创 CMC学习系列 (12):卒中患者的前三角肌和肱肌的 CMC 显著降低
与健康对照组相比，卒中患者在运动期间的 β （20-30 Hz） 和较低 γ （30-40 Hz） 波段的 前三角肌 （AD） 和肱肌 （BB）肌肉的皮质脉络一致性显著降低。恢复不良且持续上肢运动障碍的卒中幸存者在执行伸展任务时表现出显着较低的伽马带皮质脉络一致性。
2024-04-19 08:47:58
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原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (8) :IFNet
受跨频耦合概念及其与不同行为任务的相关性的启发，该文提出一种轻量级交互式频率卷积神经网络（IFNet）来探索跨频交互以增强MI特征的表示。IFNet首先分别提取低频段和高频段的光谱空间特征。然后，使用逐个元素加法操作学习两个波段之间的相互作用，然后进行时间平均池化。结合作为正则化器的重复试验增强，IFNet为最终的MI分类提供了光谱-时空-鲁棒的特征。
2024-04-18 09:03:05
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原创 CMC学习系列 (11):影响CMC的因素介绍
尽管CMC已在健康受试者和运动障碍中进行了广泛的研究，但其应用目的仍然不明确，并且CMC的大小因人而异。本文旨在研究调节CMC振幅变化的因素，并比较这些因素之间的显著CMC，以找到一个成熟的研究前景。本文讨论了CMC的机制，并提出了CMC的一般定义。影响CMC的因素也总结如下：实验设计、频带频率和力水平、年龄相关性以及健康对照组与患者之间的差异。
2024-04-17 09:07:11
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原创 CMC学习系列 (10):CMC计算方法介绍
作为皮层和肌肉之间功能连接的指标，CMC研究是近年来神经生理学的重点。虽然CMC代表了一种相干关系，但是关于相干性关系的计算方式却多种多样，也有很多学者对CMC的相干性关系计算方式进行了研究，包括：普通CMC、小波CMC、傅里叶CMC以及有向CMC等。本文旨在给大家做一个简单的介绍，如果发现有趣的内容也可以联系作者进行后续添加。
2024-04-16 10:09:30
1271
原创 CMC学习系列 (9):对侧半球可能支持中风后的恢复
相干值和相干峰与对照平均值的距离都与损伤无关。不仅在一些高度受损的患者中，而且在一些功能恢复良好的患者中发现了对侧半球的峰值CMC。我们的研究结果提供了证据，证明广泛的大脑皮质区域，包括对侧半球的一些区域，可能对中风后受影响肌肉的肌电图活动产生影响，从而支持功能恢复。
2024-04-15 09:07:34
753
原创 CMC学习系列 (8):动态力输出期间的伽马范围皮质相干性
在静态条件下，显著的相干性仅限于β范围。在动态条件下，最明显的相干性出现在伽马范围，而显着的β范围相干性显着降低。在动态力输出期间，β-范围内的皮层运动功率降低，而γ-范围内的功率保持不变，没有显着变化。我们得出的结论是，在动态力期间，感觉运动系统的皮质脊髓振荡模式向更高（主要是伽马）频率转变，以快速整合产生适当运动命令所需的视觉和体感信息。
2024-04-14 14:19:05
949
原创 CMC学习系列 (7):β 范围 EEG-EMG 相干性与皮质光谱功率有关
，β 范围 EEG-EMG 相干性与行为表现有关，即目标和施加力之间的误差信号。此外，我们表明皮层光谱功率的振幅也与性能有关。此外，我们提供的证据证明脑电图-肌电图相干性和皮质光谱功率不是完全独立的现象。总之，我们的研究结果表明，更高的 β 范围皮质光谱功率和 β 范围内增加的皮质脊髓相干性可以改善稳态运动输出期间的运动性能。这表明 β 范围皮质运动谱功率和皮质脉络相干性可能促进有效的皮质脊髓相互作用。
2024-04-13 10:39:26
1104
原创 CMC学习系列 (6):运动观察、运动执行和运动意象下时频和空间特征的皮质-肌肉连贯性分析
研究表明，基于运动观察 （MO）、运动意象 （MI） 或运动执行 （ME） 的脑机接口系统在促进受损运动功能的康复和重组方面很有前途。本研究旨在探讨和比较 MO、MI 和 ME 的运动功能康复机制。我们的结果表明，皮质-肌肉β-lh带在皮层和肌肉之间的同步耦合中起着关键作用。此外，我们的研究结果表明，初级运动皮层 （M1）、背外侧前额叶皮层 （DLPFC）、辅助运动区 （SMA） 和前运动皮层 （PMC） 是 MO、ME 和 MI 的特定区域。然而，它们在 MO、ME 和 MI 下调节肌肉的途径是不同的。本
2024-04-12 09:00:54
899
原创 CMC学习系列 (5):恢复运动早期肢体运动与CMC之间的关系
本研究旨在评估与运动训练相关的皮质肌肉变化。在为期四天的运动训练中，我们量化了功能和皮质肌肉的变化。结果显示，在8-13 Hz频段内，随着时间的推移，功能表现更好，皮质肌肉一致性增强。这些结果应该反映了更好的感觉运动整合。
2024-04-11 11:49:50
1000
原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (7) :CMO-CNN
由于采集的脑电信号信噪比低，准确解码意图具有挑战性，解码原始脑电信号更具挑战性。目前，没有深度学习在解码原始脑电信号时实现高分类性能的方法。我们提出了一种新的用于解码MI EEG信号的端到端网络，即紧凑型多分支一维卷积神经网络（CMO-CNN），无需使用原始EEG信号进行滤波等预处理。
2024-04-10 12:51:44
1794
原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (6) :2D CNN-LSTM
由于分类算法精度和稳定性差，MI系统在实践中仍然具有挑战性。因此，我们提出了一种二维卷积神经网络长短期记忆（2D CNN-LSTM）混合算法来对MI任务中的脑电进行分类。我们将脑电信号转换为时间序列段，然后通过二维CNN提取每个段中不同脑电通道之间的连接特征，最后将特征向量发送到LSTM网络进行训练。
2024-03-31 14:14:51
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原创 运动想象 (MI) 迁移学习系列 (15) : 基于Wasserstein距离的改进域适应网络
受生成对抗网络（GAN）的启发，本研究旨在提出一种基于Wasserstein距离的改进域适应网络，该网络利用来自多个受试者（源域）的现有标记数据来提高单个受试者（目标域）的MI分类性能。具体来说，我们提出的框架由三个组件组成，包括特征提取器、域鉴别器和分类器。特征提取器采用注意力机制和方差层来提高对从不同MI类别中提取的特征的区分。接下来，领域鉴别器采用Wasserstein矩阵来测量源域与目标域之间的距离，并通过对抗学习策略对齐源域和目标域的数据分布。最后，分类器使用从源域获取的知识来预测目标域中的标签。
2024-03-30 12:22:41
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2
原创 CMC学习系列 (4):β段CMC可以作为一种中风治疗的生物标志物和治疗靶点
严重受损的卒中患者的运动恢复通常非常有限。为了完善在该患者群体中重新获得运动控制的治疗干预措施，需要检测神经元可塑性的功能相关机制。皮质-肌肉相干性 （CMC） 可以为实现这一目标提供生理和地形见解。假设将肢体运动与运动相关的大脑激活同步，以重建由 CMC 索引的皮质运动控制。在本研究中，患有右半球病变和左手麻痹的右撇子慢性卒中患者参加了为期四周的左上肢训练。所有患者在β频带的CMC显著升高，具有分布的双半球模式和相当大的个体间变异性。CMC变化的位置与运动障碍的严重程度、运动改善或病变体积无关。
2024-03-29 08:45:52
693
原创 CMC学习系列 (3):卒中患者慢性期、急性期CMC结果分析
与之前仅在慢性阶段进行的研究相反，我们在急性和慢性中风阶段都测量了中风患者的CMC。对于CMC的检测，我们使用了多通道EEG和EMG记录以及用于检测皮质脉搏相互作用的优化算法。在急性卒中，与患侧相比，未受影响侧的 CMC 振幅更大，在慢性期，与未受影响的侧相比，CMC 振幅也更大。此外，与慢性期和对照组相比，急性期和对照组受试者的两侧 CMC 峰值频率均有所下降。在慢性期，CMC振幅或频率无半球间或组间差异。急性卒中中CMC参数的变化可能是由于抑制暂时减少引起的，在恢复过程中恢复正常。
2024-03-28 08:55:32
757
原创 CMC学习系列 (2):EEG-EMG有可能作为运动恢复的生物标志物
我们记录了健康参与者和缺血性卒中后患者在手腕伸展期间同时进行的脑电图和肌电图，评估了卒中后三个时间点的功能。随着手腕活动度在临床上恢复，脑电图-肌电图的连贯性随着时间的推移而增加，到最终评估时，患者组的连贯性高于健康对照组。此外，两组之间的皮质分布不同，与健康参与者相比，患者的皮质区域更大且更偏侧分散。研究结果表明，脑电图-肌电图的连贯性有可能作为运动恢复的生物标志物，并提供有关基于实时脑电图的康复治疗中应针对的皮质区域的信息。
2024-03-27 09:17:32
937
原创 CMC学习系列 (1):EEG-EMG相干性均局限于对侧，同侧无显著相干性
在所有情况下，EEG-EMG相干性均局限于对侧感觉运动区，同侧无显著相干性。手部和前臂肌肉受影响侧的脑电图-肌电图相干性明显较小，但肱二头肌则不然。恢复后皮质下卒中后与肌肉的所有直接功能连接均来自对侧运动皮层。病变对近端和远端肌肉的不同影响似乎与皮质脊髓通路的强度有关。
2024-03-26 12:01:02
1222
原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (5) :WTS-CC
前大多数方法没有考虑空间、时间和频谱域的脑电特征信息，这些模型的结构不能有效地提取判别特征，导致分类性能有限。针对这一问题，我们提出了一种新的文本运动图像脑电判别方法，即基于小波的时间-频谱-注意力相关系数（WTS-CC），以同时考虑这些特征及其在空间、脑电通道、时间和频谱领域的权重。
2024-03-25 08:46:17
974
原创 运动想象 (MI) 分类学习系列 (4) :CycleGAN
获取脑电图 （EEG） 数据通常既费时又费力且成本高昂，这给训练功能强大但数据要求高的深度学习模型带来了实际挑战。本研究提出了一种基于周期一致性对抗网络（CycleGAN）的替代脑电数据生成系统，该系统可以扩展训练数据的数量。本研究使用基于修正S变换（MST）的EEG2Image将脑电数据转换为脑电形貌。该方法保留了脑电信号的频域特性和空间信息。然后，使用CycleGAN学习和生成中风患者的运动意象脑电图数据。
2024-03-24 14:09:39
919
基于脑电数据的GCN情绪识别模型
2025-02-21
DeepseekV3高精度实现
2025-02-21
Python 中的贝叶斯建模和概率编程
2024-06-17
ChatTTS是一种用于日常对话的生成式语音模型
2024-06-03
Omost是一个将LLM的编码能力转换为图像生成（或更准确地说，图像合成）能力的项目
2024-06-03
MFRC-Net模型实现
2025-02-26
空空如也
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