基于通道组合-数据对齐-多尺度全局CNN的MI-EEG分类

由于运动想象脑机接口(MI-BCI)范式不需要视觉刺激，应用MI-BCI范式在提高人机交互系统舒适度方面具有重要意义。为实现辅助设备的异步控制，提高模型的鲁棒性，减少通道使用数量以降低BCI系统输入的复杂性，提出一种基于通道组合(channel combination, CC)-数据对齐(euclidean space data alignment, EA)-多尺度全局卷积神经网络(multiscale global convolutional neural network, MGCNN)的运动想象脑电分类方法。通过引入大脑静息状态下的脑电信号，扩展MI-BCI输出指令集；利用CC将22通道脑电数据重构为左右对称通道加中间通道的3通道形式，重构后的数据经过EA方法规范后作为网络输入；构建多尺度卷积模块与全局卷积模块，并行提取脑电信号的局部特征和ERS/ERD全局特征；利用迁移学习提升模型的解码能力。结果表明：该方法在BCI Competition IV 2a数据集上达到了99.28%的平均准确率和0.99的Kappa值，提高了运动想象脑电分类精度，为在线异步运动想象脑机接口的应用与发展...