Cross-Correlation Based Discriminant Criterion for Channel Selection in Motor Imagery BCI Systems
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract)
科学与医疗
脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract)
专题命中 运动想象 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract)
Comments Accepted by 42nd Annual International Conferences of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society in conjunction with the 43rd Annual Conference of the Canadian Medical and Biological Engineering Society, 2020
专题命中 运动想象 :brain-computer interface(title,abstract);motor imagery(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract)
Comments 23 pages, 10 figures
专题命中 运动想象 :brain-computer interface(title,abstract);motor imagery(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract)
Comments Manuscript under review for Frontiers in Psychology, ID: 491168
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract)
Journal ref International BCI meeting, May 2018, Asilomar, United States. http://bcisociety.org/
用于脑电图运动想象分类的生成式增强:具有循环一致解码器优化的类条件变分自编码器
机构 * Naqi Logix(纳奇逻辑公司) ; Inria Center at Univ. Bordeaux / LaBRI(波尔多大学/LaBRI研究所的Inria中心) ; LITIS, INSA Rouen-Normandy(鲁昂-诺曼底高等电子与电工技术工程师学校的LITIS实验室)
专题命中 运动想象 :EEG(title,summary_cn);motor imagery(title);分类 cs.LG
AI总结 研究生成模型能否提供合成MI-EEG试验提高下游分类器准确性,训练带集成潜在分类器的CVAE,在两种评估协议下通过四个分类管道测试,发现合成EEG可提高MDM点估计,增益小且依赖分类器。
专题命中 运动想象 :brain-computer interface(title,abstract);motor imagery(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract)
Comments IEEE Telepresence 2024
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract)
专题命中 运动想象 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract)
机构 * Ministry of Education Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology(教育部长图像处理与智能控制重点实验室,人工智能与自动化学院,华中科技大学) ; School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology(计算机科学与技术学院,华中科技大学) ; Zhongguancun Academy(中关村学院)
专题命中 运动想象 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract)
Journal ref Knowledge-Based Systems (15 June 2026, vol. 343)
机构 * Indian Institute of Technology Roorkee(印度理工学院罗尔基分校) ; Indian Institute of Technology Bhubaneswar(印度理工学院布巴内斯瓦尔分校)
专题命中 运动想象 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);BCI(abstract);分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
专题命中 运动想象 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract);分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
Journal ref Knowledge Based Systems, 305:112668, 2024
专题命中 运动想象 :brain-computer interface(title,abstract);motor imagery(title,abstract);EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract,comments);分类 cs.HC
Comments 9th International Graz Brain-Computer Interface Conference 2024, Sep 2024, Graz, Austria
头皮脑电中言语想象的特性及其与运动想象的比较
专题命中 运动想象 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract);分类 eess.SP
AI总结 本研究通过头皮脑电分析言语想象的时空特征,并与手指运动想象对比,发现言语想象呈现更弱、更分散的α波增强,分类准确率较低,表明其主导模式不同于运动想象,更接近非发音任务相关活动。
机构 * Bernoulli Institute, University of Groningen, The Netherlands(格罗宁根大学伯努利研究所)
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract);分类 cs.LG
Comments 6 pages, 3 figures; fixed typos
专题命中 运动想象 :brain-computer interface(title,abstract);motor imagery(title,abstract);BCI(abstract);分类 cs.HC
专题命中 运动想象 :motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(title);BCI(abstract);EEG(abstract)
Comments 23 pages, 1 figure, 6 tables
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);motor imagery(title);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract)
专题命中 运动想象 :motor imagery(title,abstract);EEG(title);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract)
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract);分类 cs.HC
Comments IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2021
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);motor imagery(title,abstract);brain computer interface(abstract);分类 cs.HC
Comments Accepted in IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC2020)
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);EEG(title,abstract);brain-computer interface(abstract);分类 eess.SP
Comments 5 pages, accepted by ICASSP 2020
专题命中 运动想象 :brain computer interface(title,abstract);motor imagery(title,abstract);BCI(abstract);分类 q-bio.NC
机构 * Dept. of Artificial Intelligence(人工智能系) ; Korea University(韩国大学)
专题命中 运动想象 :motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract,comments);BCI(abstract);EEG(abstract)
Comments 4 pages, 1 figures, 1 table, Name of Conference: International Winter Conference on Brain-Computer Interface
用于多会话运动想象脑电信号分类的 ATCNet - CIAM
机构 * Faculty of Information Technology, Van Lang School of Technology, Van Lang University(信息技术学院,范朗理工学院,范朗大学) ; Department of Computer Engineering, Ho Chi Minh City University of Transport(胡志明市交通大学计算机工程系)
专题命中 运动想象 :motor imagery(title,abstract);EEG(title);BCI(abstract,abstract_cn)
AI总结 研究针对运动想象脑电信号分类因个体差异和跨会话非平稳性导致的稳健解码难题,提出将CIAM集成到ATCNet框架的ATCNet - CIAM,实验表明该模型能提升分类稳定性和稳健性,在多数据集上取得较好准确率。
Comments This manuscript has been accepted for publication in the International Conference on Intelligence Systems and Robotics for Sustainable Development (ISRSD) 2026
NeuroPB:利用预训练行为表示扩展神经解码
专题命中 运动想象 :neural decoding(title,abstract);BCI(summary_cn,abstract_cn);brain-computer interface(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出NeuroPB框架,通过预训练大规模行为表示并对齐有限配对神经-行为数据,提升神经解码性能,在猕猴数据集上R²提升11%与8%,且泛化能力强,为高效BCI提供可行方向。
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract);motor imagery(abstract)
Comments 18 pages, 5 figures, 7 supplementary materials
专题命中 运动想象 :BCI(title,abstract);brain computer interface(abstract);EEG(abstract);motor imagery(abstract)
脑电图运动想象解码中的受试者水平异质性:大规模基准测试和基于组合的搜索空间缩减
专题命中 运动想象 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
AI总结 研究脑电图运动想象解码中个体差异问题,通过三个公共数据集进行大规模基准测试,比较多种方法,发现受试者水平存在显著异质性,利用基准构建紧凑流程组合,Top-K均值给出最佳权衡,可利用异质性实现个性化。