本研究では、EEGエンコーダーと呼ばれる新しいモデルを提案している。EEGエンコーダーは、時系列畳み込みネットワーク(TCN)によって捉えられる局所的な時間的特徴と、トランスフォーマーによって捉えられるグローバルな文脈的特徴を融合することで、EEGベースのモーターイメージ(MI)分類精度を大幅に向上させている。
具体的な特徴は以下の通り:
これらの工夫により、BCI Competition IV dataset 2aにおいて、従来手法を大きく上回る分類精度を達成している。EEGエンコーダーは、BCIテクノロジーの大幅な進歩を示唆しており、運動機能障害者の生活の質を大きく向上させる可能性がある。
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by Wangdan Liao lúc arxiv.org 04-24-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.14869.pdfYêu cầu sâu hơn