典型文献
基于切片滤波器组共空间模式的跨数据集运动想象分类方法研究
文献摘要：
目的:提出一种基于切片滤波器组共空间模式(slice filter bank common spatial pattern,SFBCSP)的运动想象分类方法,降低脑电运动想象数据集之间的系统性差异对分类模型的影响,提升分类准确率.方法:基于SFBCSP进行运动想象分类,首先对原始脑电信号进行预处理,其次通过带通滤波器和滑动窗口将脑电信号切分为不同频带和时间片段,然后利用空间滤波器提取脑电信号不同电极通道之间的空域特征,最后对多维度特征进行筛选和分类.利用神经信息处理系统大会提供的竞赛数据集对SFBCSP方法与脑电神经网络EEGNet、卷积循环注意力模型(con-volutional recurrent attention model,CRAM)、共空间模式(common spatial pattern,CSP)和滤波器组共空间模式(filterbank common spatial pattern,FBCSP)的分类准确率进行比较.结果:提出的SFBCSP方法平均分类准确率均高于EEGNet、CRAM、CSP和FBCSP,相较于FBCSP,SFBCSP在单个数据集、跨数据集和混合数据集上的平均分类准确率分别提升了7.26％、5.16％和1.96％.结论:所提出的SFBCSP方法能够降低跨数据集的系统性差异对分类模型的影响,对运动想象和脑机接口的研究具有重要意义.
文献关键词：
运动想象;脑电;SFBCSP;FBCSP;CSP;脑机接口
中图分类号：
作者姓名：
张金辉;郑宇博;邹冰;申牧;罗莹莹;李蕾
作者机构：
解放军总医院服务保障中心装备保障室,北京 100853;北京邮电大学人工智能学院,北京 100876
文献出处：
引用格式：
[1]张金辉;郑宇博;邹冰;申牧;罗莹莹;李蕾-.基于切片滤波器组共空间模式的跨数据集运动想象分类方法研究)[J].医疗卫生装备,2022(08):8-13,40
A类：
SFBCSP,CRAM,filterbank
B类：
滤波器组,共空间模式,集运,运动想象,分类方法,slice,common,spatial,pattern,象数,分类模型,分类准确率,行运,原始脑电信号,带通滤波器,滑动窗口,切分,频带,时间片,空间滤波,空域,多维度特征,信息处理系统,EEGNet,注意力模型,con,volutional,recurrent,attention,model,平均分,混合数据,脑机接口
AB值：
0.244718
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