EEG分類のための適切なトポロジカルマップ上の時空間プーリングを二次元画像として表現する

提案された方法は、EEG信号から生成されたトポロジカルマップに対する適切な座標変換、InternImageを使用した空間特徴の抽出、およびST-poolingを使用した時空間特徴の処理を組み合わせて、モーターイメージリークラス分類の精度を向上させることができます。