典型文献
基于WCSP-LSTM的脑电运动想象意图识别研究
文献摘要：
基于皮层脑电图的脑机接口系统中,由于皮层脑电信号采集难度大数据量少导致提取特征和分类准确率不理想.为此,提出重叠式加窗的共空间模式和长短期记忆(Window CSP-LSTM,WCSP-LSTM)深度神经网络结合对病例的皮层脑电进行深层次特征扩充和提取,利用全连接进行运动想象意图识别,同时用相位锁定值来构建脑功能网络分析样本的脑功能机制.所提出的算法最高识别准确率达到100％,十折交叉验证平均准确率为93.423％.通过脑网络分析表明,在执行运动想象过程中病例的顶-枕叶连接更紧密.结果表明,WCSP-LSTM算法在基于脑机接口系统的癫痫康复方面具有巨大的潜力.
文献关键词：
运动想象;深度神经网络;长短期记忆网络;意图识别;脑机接口
中图分类号：
作者姓名：
甘亚奇;李楠轩;孙云梅
作者机构：
桂林电子科技大学,广西桂林 541010;北京东华合创科技有限公司,北京 100086;北京无线电测量研究所,北京 100843
文献出处：
引用格式：
[1]甘亚奇;李楠轩;孙云梅-.基于WCSP-LSTM的脑电运动想象意图识别研究)[J].中国电子科学研究院学报,2022(08):764-772
A类：
WCSP
B类：
运动想象,意图识别,皮层脑电图,脑机接口,脑电信号采集,大数据量,提取特征,分类准确率,重叠式,加窗,共空间模式,Window,深度神经网络,层次特征,全连接,接进,行运,锁定值,脑功能网络,功能机制,识别准确率,十折交叉验证,平均准确率,脑网络,枕叶,更紧,癫痫,康复方,长短期记忆网络
AB值：
0.350778
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