BCI-FES康复训练中基于张量的中风患者运动图像脑电图分析方案

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文件名称：BCI-FES康复训练中基于张量的中风患者运动图像脑电图分析方案
文件大小：896KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-07 03:49:19
Electroencephalogram; Brain-computer interface; Tensor factorization; 背景：中风是老年人中最常见的疾病之一。 中风康复系统中的一个实际问题是如何将运动图像模式与脑电图（EEG）记录分开。 当经典算法（例如公共空间模式（CSP））直接应用于中风患者时，这些系统的性能会急剧下降。 新方法：我们提出了一种基于张量的方案，以直接从通过小波变换方法构造的多维EEG中检测运动图像的EEG模式在时空域中。 区分运动图像脑电图模式通过Fisher评分策略获得。 此外，从这些模式中选择贡献最大的通道组和频带，并将其用作以下运动图像任务的先验知识。 结果：我们基于中风患者记录的EEG数据集评估我们的方案。 结果表明，我们的方法在在线和离线识别性能上均优于其他五种传统方法。 与现有方法的比较：与现有方法不同，我们的方法可同时获取时空域的运动图像脑电图，同时保留多通道时变脑电图的结构信息。 结论：我们的计划被鼓励转移到其他一些实际的康复应用中，以使其性能更好。