ADFCNN:運動イメージ脳コンピュータインターフェースのための注意ベースの二重スケール融合畳み込みニューラルネットワーク
ブレイン・コンピュータ・インターフェース(Brain-Computer Interface, BCI)は、新たなコミュニケーションと制御技術として近年注目を集めている。脳波(EEG)に基づくBCIの中でも、運動イメージ(Motor Imagery, MI)は重要な分野であり、ユーザーの運動意図をデコードすることで、臨床リハビリテーション、スマート車椅子の制御、およびカーソル制御などの分野に応用されている。しかしながら、EEG信号の低い信号対雑音比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)、非定常性、低い空間分解能および高い時間分解能などの複雑な特性のため、運動意図の正確なデコードには依然として挑戦が残っている。現在のMI基BCIデコードには主に伝統的な機械学習と深層学習の手法が...