稳态视觉诱发电位分类学习系列:EEGNet
- [0. 引言](#0. 引言)
- [1. 主要贡献](#1. 主要贡献)
- [2. 提出的方法](#2. 提出的方法)
- [3. 结果](#3. 结果)
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- [3.1 Compact-CNN 优于 CCA 和 Combined-CCA](#3.1 Compact-CNN 优于 CCA 和 Combined-CCA)
- [3.2 Compact-CNN提取窄带频率活动](#3.2 Compact-CNN提取窄带频率活动)
- [3.3 Compact-CNN揭示了类之间的差异](#3.3 Compact-CNN揭示了类之间的差异)
- [4. 总结](#4. 总结)
- 欢迎来稿
论文地址:https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2552/aae5d8
论文题目:Compact convolutional neural networks for classification of asynchronous steady-state visual evoked potentials
论文代码:暂无
0. 引言
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是由闪烁的视觉刺激引起的来自大脑顶叶和枕叶区域的神经振荡。SSVEP 是可在脑电图 (EEG) 中测量的稳健信号,通常用于脑机接口 (BCI)。然而,对SSVEP进行高精度解码的方法通常需要手工制作的方法,这些方法利用刺激信号的领域特定知识,例如视觉刺激中的特定时间频率及其相对空间排列。当这些知识不可用时,例如当 SSVEP 信号是异步采集时,这种方法往往会失败。在本文中,我们展示了一个紧凑的卷积神经网络(Compact-CNN),它只需要原始的EEG信号进行自动特征提取,就可以用来解码12类SSVEP数据集中的信号,而不需要用户特定的校准。主要结果。Compact-CNN展示了大约80%的受试者平均准确率,优于当前使用规范相关分析(CCA) 和组合CCA的最先进的手工制作方法。
总的来说,Compact-CNN其实跟EEGNet是类似的,甚至我还看了下本文作者就是发表EEGNet的几个人。。。 大家可以就当EEGNet来看就行。。。
1. 主要贡献
- 采用了一种
深度学习方法
,该方法允许发现SSVEP信号中的潜在表示
,这些信号将闪烁与语义相关联,并在相对较小的数据集
上进行训练。 - 在不使用任何
用户特定校准
的情况下,与CCA
和Combined-CCA
相比,我们的 Compact-CNN 可实现更高的分类精度。
2. 提出的方法
方法概述
如下图所示:
网络架构
如下表所示:
3. 结果
3.1 Compact-CNN 优于 CCA 和 Combined-CCA
为了评估深度学习方法是否改善了 SSVEP 信号的分类,将 Compact-CNN
的性能与多变量统计分析技术 CCA 及其当前最先进的变体 Combined-CCA
进行了比较。图 2 显示了 10 名参与者中每种方法的分类准确度
,结果表明,与两种比较方法相比,Compact-CNN 具有强大的性能改进
。事实证明,Compact-CNN 对使用基于 CCA 的方法时表现明显较差的受试者(即受试者 1、3、9 和 10)特别有益
。
3.2 Compact-CNN提取窄带频率活动
图 3 显示了 Compact-CNN 模型针对一个随机选择的折叠学习的时间核子集。在这里,我们看到Compact-CNN可以识别沿频率频谱的窄带频率活动
,包括慢波(内核63,约9 Hz)
和快波(内核95,约14 Hz)
。这些频率
与SSVEP实验刺激频率
的频率密切相关
,表明该模型正在捕获与任务相关的振荡活动
。
3.3 Compact-CNN揭示了类之间的差异
使用数据缩减
和可视化技术(t-SNE)
来研究Compact-CNN所有层的隐藏单元激活结构
。每一层的激活是相似的,因此在图 4 中仅绘制了 Compact-CNN 第 3 层激活的 t-SNE 投影,用于折叠 1 中的所有训练观察(跨九个训练对象)。
4. 总结
到此,使用 稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 分类学习系列 (2) :EEGNet 已经介绍完毕了!!! 如果有什么疑问欢迎在评论区提出,对于共性问题可能会后续添加到文章介绍中。
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