分类器模块(Classifier Module):基于全连接层,用于预测EEG信号的类别。分类器模块紧随自注意力模块之后,将学习到的特征映射到具体的EEG信号分类任务上。 卷积模块(Convolution Module) 卷积模块的结构 卷积模块的结构主要包括时间卷积层、空间卷积层、批量归一化、激活函数和平均池化层。一维时间卷积层来处理输入的EEG信号...
使用学习到的通道权重通过元素乘法操作来加权原始多通道EEG信号,以突出重要的通道并抑制那些包含较多噪声或不相关信息的通道。 加权后的多通道EEG信号被送入一个空间卷积块中,该卷积块采用二维卷积核同时对多个通道进行卷积,并沿时间轴滑动,以保证时间信息和空间信息的对齐。这一步骤有助于进一步提取EEG信号的时空特征。
通过频率分析，EEG信号被分为不同频带，如δ波、θ波、α波、β波和γ波，每个频带与不同的脑状态和活动相关。在临床上，EEG被用于诊断癫痫、睡眠障碍和其他神经系统疾病。总体而言，EEG为理解脑部功能和神经活动提供了重要的信息。▷表格4：处理EEG数据的Transformers模型细节。图源：参考文献[1]（八）多任务处理 ...
对于ECG信号,transformer可以将其分类为正常心律、早搏、房颤等不同类型。通过对大量ECG信号的学习,transformer能够捕捉到不同心律异常对应的信号特征变化,为医生的诊断提供辅助依据。在EEG信号分类中,可用于区分不同的脑电活动状态,如清醒、睡眠、癫痫发作等,帮助医生更好地了解患者的大脑功能状态。 2. 工业领域:工业...
在基于transformer的BCI系统中,EEG信号的处理流程通常包括信号采集、预处理、特征提取和分类解码。 1. 信号采集 信号采集是BCI的首要步骤,主要依赖非侵入式的EEG电极头戴设备,将用户大脑活动的电信号记录下来。为了确保信号质量,采集过程通常在特定环境中进行,避免电磁干扰。EEG信号具有较高的时间分辨率,能够实时反映用户...
在所有任务上,EEGPT模型与BENDR、BIOT和LaBraM相比都取得了具有竞争力的结果。这表明EEGPT在时空维度上学习了一致的表征特征,使得该模型能够更广泛地应用于多种范式任务,实现更好的分类性能。 结论 EEGPT通过创新的双自监督学习方法和时空表示对齐技术,显著提升了EEG信号的特征提取能力。该模型是具有1000多万个参数的...
时序数据分析:在处理时间序列数据,如脑电图(EEG)和功能性磁共振成像(fMRI)时,研究者可能会使用变长的自注意力机制来捕捉长时间依赖关系。此外,一些研究团队开发了基于Transformer的模型,如TimeSformer,专门用于处理时间序列数据。 多模态数据融合:在处理多模态数据时,研究者可能会使用多头自注意力和交叉注意力机制来融合...
脑电图(EEG)凭借其毫秒级的时间分辨率,成为研究大脑电活动的黄金标准,特别是在运动想象(Motor Imagery, MI)分类、癫痫检测等临床应用场景。然而,EEG信号固有的高噪声、被试间差异性以及公开数据稀缺等问题,严重制约了深度学习模型在EEG解码中的表现。传统卷积神经网络(CNN)面临输入结构固定、性能随数据量增长饱和的瓶颈...
分类器采用简单分类器进行EEG信号解码。特征提取器通过并行结构同时处理时空信息，采用时域与空域卷积分支，分别提取时间动态和空间模式，随后通过整合形成统一特征表示，增强对复杂EEG信号的理解。全局适配器采用多头注意力机制，通过目标域的全局信息指导源域特征适配，增强跨被试EEG分类准确性。领域鉴别器基于...