基于领域对抗训练CNN实现在线注意力解码的脑机接口
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...