基于深度卷积网络的脑电运动想象分类方法

• 作者: 陈娇
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 医学
• 关键词: 脑机接口 运动想象 深度卷积网络 脑电运动
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 医学工程技术
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TP242|R318
• 字数: 3512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2019.08.007

摘要

脑机接口是一种不依赖外围神经和肌肉的前提下,通过一定的技术手段提取大脑思维活动信息,通过计算机技术解码,直接分析大脑的信号,识别人脑的系统.本文使用脑机接口竞赛的公开数据,提出了两种基于深度学习的卷积神经网络,对脑电信号进行分类.实验结果证明,这两种卷积神经网络都可以训练出较好的模型,并对训练数据集取得较好的分类准确率,相比于传统的反向传播神经网络,卷积神经网络可以提高6％的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈娇	南京医科大学附属儿童医院招标采购中心	7	16	1.0	4.0