公开(公告)号：CN116561551A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310353361.3

申请日：2023-04-04

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 刘日恒 ,  彭勇 ,  朱莉 ,  柳友洋 ,  冯镒铤 ,  忻彦凯 ,  张建海

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种指基于特征交互的群体运动想象脑机接口解码方法，包括如下步骤：S1、向多名用户同时提供相同的运动想象任务；S2、信号采集，进行脑机接口解码之前，需要同时采集所有用户的连续的脑电信号；S3、将采集的脑电信号进行预处理，并对预处理后的脑电信号进行邻接矩阵和节点特征计算得到脑电信号网络；S4、利用图卷积网络对每位用户的脑电信号网络进行特征提取；S5、特征交互，将当前用户的特征向量与其他用户的特征向量使用变分自编码器的技术进行融合，得到具有跨脑交互信息的特征。S6、用分类器对带有标签的交互特征进行训练并输出结果。该方法考虑了用户当前的状态，动态调节不同用户的权重，增强了系统的准确性。

公开(公告)号：CN118277865A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410476491.0

申请日：2024-04-19

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 孔万增 ,  忻彦凯 ,  朱莉 ,  程冠烨 ,  彭蕴成

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/23 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/27 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于脑电多视图解码的群体运动想象分类识别方法，利用共空间模式挖掘多通道脑电具有区分度的空间特征，来构建面向于个体内脑电特性的空间视图关系。同时，基于格兰杰因果关系网络进行通道选择，并通过图卷积网络提取个体间的耦合信息，建立群体运动想象脑电的耦合关系视图。再通过多视图模型和融合策略，探索最大程度发挥各视图的优势，实现基于自表示学习的子空间聚类算法将两类视图表征信息进行联合解码。通过单人运动想象脑电时空特征和群体跨脑耦合特征构建联合单人和个体间耦合信息的多视图表征，以实现个体内脑电特性的空间视图关系，进而充分考虑多脑各个通道间的联系，进而提高脑电运动想象分类准确率。