跨主体脑机接口：基于卷积神经网络的领域对抗训练实现实时注意力解码 学术背景 注意力解码在我们日常生活中扮演着至关重要的角色，其基于脑电图（EEG）的实现已经引起了广泛关注。然而，由于EEG信号在个体间的显著差异性，为每个人训练一个通用的模型在实践中是不可行的。因此，本文提出了一种端到端的脑机接口（BCI）框架，旨在解决这一挑战，特别是利用了时间和空间的一维卷积神经网络（1D CNN）及领域对抗训练策略（Domain-Adversarial Training）。 传统注意力解码方法通常依赖于预定义的特征提取和模式分类技术，如线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM），但这些方法在处理跨主体数据时表现出局限。另外，深度学习方法虽然在分类性能上表现出色，但如何处理EEG信号的显著个体差异性依旧是...