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基于注意力机制和深度学习的群体语言想象脑电信号分类
1
作者
周逸凡
张灵维
+4 位作者
周正东
蔡智
袁梦瑶
袁晓曦
杨泽毅
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2540-2546,共7页
为了提高群体语言想象脑电信号的分类准确率,提出基于卷积块注意力模块(CBAM)和Inception-V4卷积神经网络的分类方法,其中CBAM被用于关注重要的局部区域,从卷积神经网络(CNN)输出的特征图中提取更加独特的特征,从而提升群体语言想象脑...
为了提高群体语言想象脑电信号的分类准确率,提出基于卷积块注意力模块(CBAM)和Inception-V4卷积神经网络的分类方法,其中CBAM被用于关注重要的局部区域,从卷积神经网络(CNN)输出的特征图中提取更加独特的特征,从而提升群体语言想象脑电信号的分类性能.该方法首先利用短时傅里叶变换将群体语言想象脑电信号转换为时频图,然后使用这些图片对融合了CBAM机制的Inception-V4网络进行训练.开源数据集上的实验结果表明,所提出的方法使得6类短词的分类准确率达到了52.2%,与基于Inception-V4的分类方法相比,分类准确率提高了4.1个百分点,与基于VGG-16的分类方法相比,分类准确率提高了5.9个百分点.使用迁移学习也能够大幅缩短训练所需的时间.
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关键词
脑-机接口
脑电图
语言想象
深度学习
注意力机制
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职称材料
面向飞行模拟器的立体视觉刺激脑机接口系统
被引量：
3
2
作者
毛玲
魏士松
+2 位作者
张灵维
章栩苓
周正东
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期2946-2954,共9页
为了提高脑控虚拟现实(VR)飞行模拟驾驶的准确率,提出一种基于桌面式虚拟现实技术的立体视觉刺激脑机接口(BCI)系统。该系统运用自主研发的桌面式虚拟现实视觉刺激子系统提供平面视觉刺激和立体视觉刺激2种刺激模式。结合Emotive EPOC+...
为了提高脑控虚拟现实(VR)飞行模拟驾驶的准确率,提出一种基于桌面式虚拟现实技术的立体视觉刺激脑机接口(BCI)系统。该系统运用自主研发的桌面式虚拟现实视觉刺激子系统提供平面视觉刺激和立体视觉刺激2种刺激模式。结合Emotive EPOC+脑电设备采集用户的稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号并传输至OpenVIBE脑电处理模块,利用OpenVIBE脑电处理模块对脑电信号进行滤波处理、特征提取和BCI分类器训练,然后运用训练好的BCI分类器在线对脑电信号进行采集和分类并实时转换为飞行控制指令,实现对虚拟现实(VR)飞行模拟器的在线操控。研究结果表明:在刺激频率为8.57,10,12和15 Hz及采集时间窗口为1.5 s的条件下,与平面视觉刺激相比,立体视觉刺激模式下的脑机接口分类器的平均准确率提升了6.5%,由此可见,立体视觉刺激能够诱发用户产生更具激励性的脑电响应,有利于提高脑控飞行模拟驾驶的性能。
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关键词
桌面式虚拟现实
立体视觉刺激
稳态视觉诱发
脑机接口
飞行模拟器
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职称材料
基于特征融合的语言想象脑电信号分类
被引量：
2
3
作者
张灵维
周正东
+3 位作者
许云飞
王嘉文
吉文韬
宋泽峰
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期726-734,共9页
为了提高语言想象脑-机接口(BCI)控制任务的准确率,提出融合离散小波变换(DWT)与经验模态分解(EMD)的语言想象脑电信号特征提取与分类方法.该方法将原始语言想象脑电信号分别进行离散小波变换与经验模态分解,提取分解后各通道信号的特...
为了提高语言想象脑-机接口(BCI)控制任务的准确率,提出融合离散小波变换(DWT)与经验模态分解(EMD)的语言想象脑电信号特征提取与分类方法.该方法将原始语言想象脑电信号分别进行离散小波变换与经验模态分解,提取分解后各通道信号的特征并进行融合,运用径向基核函数支持向量机(SVM)对语言想象脑电信号进行分类.实验结果表明,提出的方法使得语言想象脑电信号分类的平均准确率达到82.46%,与基于离散小波变换的脑电信号分类方法相比,分类准确率提高了20.77%,与基于经验模态分解的脑电信号分类方法相比,分类准确率提高了21.12%.该方法能够有效提高语言想象脑电信号分类的准确率,对于语言想象脑-机接口的实际应用具有重要价值.
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关键词
脑-机接口(BCI)
脑电图
语言想象
离散小波变换(DWT)
经验模态分解(EMD)
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职称材料
题名
基于注意力机制和深度学习的群体语言想象脑电信号分类
1
作者
周逸凡
张灵维
周正东
蔡智
袁梦瑶
袁晓曦
杨泽毅
机构
南京航空航天大学航空航天结构力学及控制国家重点实验室
芯原微电子(南京)有限公司
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2540-2546,共7页
基金
中国航空研究院首批揭榜挂帅项目(F2021109)
上海航天科技创新基金资助项目(SAST2019-121)
+1 种基金
南京航空航天大学科研与实践创新计划资助项目(xcxjh20210104)
江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)。
文摘
为了提高群体语言想象脑电信号的分类准确率,提出基于卷积块注意力模块(CBAM)和Inception-V4卷积神经网络的分类方法,其中CBAM被用于关注重要的局部区域,从卷积神经网络(CNN)输出的特征图中提取更加独特的特征,从而提升群体语言想象脑电信号的分类性能.该方法首先利用短时傅里叶变换将群体语言想象脑电信号转换为时频图,然后使用这些图片对融合了CBAM机制的Inception-V4网络进行训练.开源数据集上的实验结果表明,所提出的方法使得6类短词的分类准确率达到了52.2%,与基于Inception-V4的分类方法相比,分类准确率提高了4.1个百分点,与基于VGG-16的分类方法相比,分类准确率提高了5.9个百分点.使用迁移学习也能够大幅缩短训练所需的时间.
关键词
脑-机接口
脑电图
语言想象
深度学习
注意力机制
Keywords
brain-computer interface
electroencephalogram
speech imagery
deep learning
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
面向飞行模拟器的立体视觉刺激脑机接口系统
被引量：
3
2
作者
毛玲
魏士松
张灵维
章栩苓
周正东
机构
南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室
上海航天精密机械研究所
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期2946-2954,共9页
基金
上海航天科技创新基金资助项目(2019 SAST-121)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX20_0068)
江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)。
文摘
为了提高脑控虚拟现实(VR)飞行模拟驾驶的准确率,提出一种基于桌面式虚拟现实技术的立体视觉刺激脑机接口(BCI)系统。该系统运用自主研发的桌面式虚拟现实视觉刺激子系统提供平面视觉刺激和立体视觉刺激2种刺激模式。结合Emotive EPOC+脑电设备采集用户的稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号并传输至OpenVIBE脑电处理模块,利用OpenVIBE脑电处理模块对脑电信号进行滤波处理、特征提取和BCI分类器训练,然后运用训练好的BCI分类器在线对脑电信号进行采集和分类并实时转换为飞行控制指令,实现对虚拟现实(VR)飞行模拟器的在线操控。研究结果表明:在刺激频率为8.57,10,12和15 Hz及采集时间窗口为1.5 s的条件下,与平面视觉刺激相比,立体视觉刺激模式下的脑机接口分类器的平均准确率提升了6.5%,由此可见,立体视觉刺激能够诱发用户产生更具激励性的脑电响应,有利于提高脑控飞行模拟驾驶的性能。
关键词
桌面式虚拟现实
立体视觉刺激
稳态视觉诱发
脑机接口
飞行模拟器
Keywords
desktop virtual reality
stereo vision stimulation
steady state visual evoked potential
brain-computer interface
flight simulator
分类号
V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
基于特征融合的语言想象脑电信号分类
被引量：
2
3
作者
张灵维
周正东
许云飞
王嘉文
吉文韬
宋泽峰
机构
南京航空航天大学航空学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期726-734,共9页
基金
中国航空研究院首批揭榜挂帅项目(F2021109)
上海航天科技创新基金资助项目(SAST2019-121)
+1 种基金
南京航空航天大学科研与实践创新计划资助项目(xcxjh20210104)
江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)。
文摘
为了提高语言想象脑-机接口(BCI)控制任务的准确率,提出融合离散小波变换(DWT)与经验模态分解(EMD)的语言想象脑电信号特征提取与分类方法.该方法将原始语言想象脑电信号分别进行离散小波变换与经验模态分解,提取分解后各通道信号的特征并进行融合,运用径向基核函数支持向量机(SVM)对语言想象脑电信号进行分类.实验结果表明,提出的方法使得语言想象脑电信号分类的平均准确率达到82.46%,与基于离散小波变换的脑电信号分类方法相比,分类准确率提高了20.77%,与基于经验模态分解的脑电信号分类方法相比,分类准确率提高了21.12%.该方法能够有效提高语言想象脑电信号分类的准确率,对于语言想象脑-机接口的实际应用具有重要价值.
关键词
脑-机接口(BCI)
脑电图
语言想象
离散小波变换(DWT)
经验模态分解(EMD)
Keywords
brain-computer interface(BCI)
electroencephalogram
imagined speech
discrete wavelet transform(DWT)
empirical mode decomposition(EMD)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制和深度学习的群体语言想象脑电信号分类
周逸凡
张灵维
周正东
蔡智
袁梦瑶
袁晓曦
杨泽毅
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
面向飞行模拟器的立体视觉刺激脑机接口系统
毛玲
魏士松
张灵维
章栩苓
周正东
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于特征融合的语言想象脑电信号分类
张灵维
周正东
许云飞
王嘉文
吉文韬
宋泽峰
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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