基于最优子段深度学习的手指运动想象脑电信号分类研究
Finger motor imagery based on optimal sub-segment deep learning research on EEG signal classification
宁波大学 信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211
摘要
目前已有的手指运动想象脑电信号多分类任务的分类性能均难以达到可用性能。在详细分析脑电信号时间尺度上的多种成分的基础上,设计一种信号子段提取的自监督子网络,然后把子段输入下一个子网络用于信号分类,两个子网综合成一个自监督混合的多任务深度网络。在训练阶段,子段提取子网络针对每条脑电信号提取不同的子段,由后面的分类子网络来判断该子段是否最佳而自动调整子段位置,总体损失函数由两个子网络的两个损失函数加权而成,通过整体网络学习算法实现最佳子段信号的提取并获得最佳分类效果。验证和测试阶段,子段提取子网络按照训练完成的参数自动提取相应的子段输入分类子网络进行分类。在the largest SCP data of Motor-Imagery和BCI Competition IV中Data sets 4数据集上进行网络性能验证,SCP数据集上全部受试者3指分类任务的平均测试分类准确率达70%以上,4指平均测试分类准确率达60%左右,5指平均测试分类准确率达50%左右,比现有的报道有明显的提升。证实该网络能够有效地提取出运动想象脑电信号子段,具有良好的分类效果和泛化性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61071198,51675286)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0553
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1728-1733
文章编号: 1001-3695(2023)06-020-1728-06
发布历史
[2023-01-17] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版
引用本文
周鹏, 叶庆卫, 罗慧艳, 等. 基于最优子段深度学习的手指运动想象脑电信号分类研究 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1728-1733. (Zhou Peng, Ye Qingwei, Luo Huiyan, et al. Finger motor imagery based on optimal sub-segment deep learning research on EEG signal classification [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1728-1733. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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