综上所述,本研究考察了EEG-GNN模型用于脑电信号分类的研究现状。目前已提出各种基于GNN的方法用于情绪识别、脑机接口、心理和神经退行性疾病等任务。根据输入和模块对纳入的文献进行分类,包括脑图结构、节点特征、GCN层、节点池化机制和图嵌入。GNNs提供了一种在图域分析和分类EEG的独特方法,从而允许在脑网络中利用其他...
Craik等人发现,人类情感识别是基于DL的EEG数据分类研究的第二大应用领域,占已发表研究的16%,仅次于运动想象任务分类(22%)。研究人员,特别是来自计算机视觉领域的研究人员,倾向于针对EEG分类问题进行人类情绪识别。利用DL技术进行情感分类的EEG数据集包含:基于生理信号进行情绪分析的数据库(DEAP),SJTU情绪EEG数据集(SEED)...
4、此时就可以将处理后的数据和标签输入到分类器中进行训练模型了。例如使用SVM进行分类,我们需要将特征矩阵转换为样本*维度的shape形式,那么就对特征矩阵和标枪向量同时进行转置后输入到svmtrain函数中,再利用predict函数进行预测。
自适应分类器主要包含三种类型:①监督自适应分类器,需要被标记的EEG数据进行训练,其新输入的EEG数据也需被标记。②无监督自适应分类器,基于所有EEG信号的均值和协方差矩阵或者用于训练的数据类的标签估计。③半监督自适应分类器,使用初始标记数据和输入的未标记数据来适应分类器。目前针对BCI的自适应分类器大部分是基于...
脑电(electroencephalograplh EEG)信号属于非入侵式脑机接口技术,作为一种特殊而复杂的生物电信号,反映了大脑的功能状态,是由脑内亿万神经元活动而引起的头皮表面电位变化,检测这些电位的变化对研究大脑的功能状态非常重要。有效提取脑电信号中蕴藏的信息, 可以更深入地了解大脑的功能活动[2]。近年来,研究脑电信号的...
eeg节律分类eeg节律分类 EEG节律分类是根据脑电图信号波形的频率和形态来进行区分和分类的。常见的EEG节律有以下几种: 1. α波:主要在放松和闭眼静坐时出现,频率为8-13 Hz,通常在颞、顶区出现,形态规则和对称。 2. β波:主要在大脑皮层活动高度集中时出现,频率为14-30 Hz,通常出现在中央区和额区,形态不规则...
根据不同胎龄和状态,EEG有不同的标准。新生儿异常脑电图可以分为明显的背景活动异常和轻度的背景活动异常两类。明显的背景活动异常包括:脑电活动不明显,仅为孤立性发放;低电压;爆发-抑制交替;两半球明显不同步或不对称。轻度的背景活动异常则包括:与胎龄发育不对称;过多的不同步或不对称;缺乏睡眠状态;局限性异常...
基于特征提取的分类方法,是指将EEG信号中的波形和统计学特征提取出来,然后再进行分类。该方法的主要思想是根据EEG信号的特征来区分不同的行为或状态。具体来说,它包括以下几个步骤:首先,需要通过一些预处理方法来去除噪声和伪差,然后将信号划分为不同的时间段;接下来,可以选择一些常用的特征提取方法,如小波变换、时域...
脑电波EEG的分类及其在穿戴脑机接口BCI中的应用 人脑是由数以万计的神经元组成的,脑电波(Electroencephalogram,EEG)就是这些神经元之间的活动产生的电信号。大脑在活动时,大量神经元同步发生的突触后电位经总和后形成的。它记录大脑活动时的电波变化,是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。