22、基于卷积神经网络的视觉诱发电位脑电图分类及管道检测机器人设计

基于卷积神经网络的视觉诱发电位脑电图分类及管道检测机器人设计

在当今科技领域，脑电图（EEG）信号分类和管道检测都是备受关注的研究方向。前者对于理解大脑功能和实现相关应用具有重要意义，后者则在保障管道系统安全运行方面发挥着关键作用。

基于卷积神经网络的视觉诱发电位脑电图分类

在EEG信号分类研究中，传统方法多通过不同特征提取技术从EEG中提取特征，得到一维向量表示，但这种方式可能会丢失一些有区分性和突出的特征。近年来，随着大量EEG数据集的出现和机器学习技术的进步，深度学习工具在EEG信号分析和大脑功能理解方面得到了广泛应用。

一些研究直接使用原始EEG信号训练深度学习模型，还有研究利用能保留EEG信号空间、频谱和时间信息的特征表示方法，通过卷积神经网络（CNN）对心理负荷进行分类。此外，也有研究使用短时傅里叶变换（STFT）将EEG数据的时频特征转换为二维图像。

CNN在机器学习中已成为广泛应用的方法之一，它能够在各层自动进行特征提取。多种CNN及其混合结构已被广泛应用于EEG分类任务，如癫痫检测、情绪识别、睡眠评分、运动想象、事件相关电位检测和视觉刺激相关图像分类等。以下是一些相关研究成果：
| 研究人员 | CNN模型结构 | 应用任务 | 分类准确率 |
| — | — | — | — |
| Ran Manor和Amir B. Geva | 三个卷积层、两个池化层和两个密集层 | 单试验视觉诱发电位任务的EEG分类 | 66.2 - 79% |
| 相关研究 | 四个卷积层、两个全连接层和一个输出层 | 利用刺激相关电位诱发的EEG信号进行目标分类 | 72% |
| Nicholas Waytowi