Abstract: W. Huang, G. Yan, W. Chang, Y. Zhang, Y. Yuan (2023)

Electroencephalogram (EEG)-based Motor imagery (MI) is a key topic in the brain-computer interface (BCI). The EEG-based real execution and motor imagery multi-class classification tasks are also crucial, but only a few kinds of literature research it. In addition, classification accuracy still has room for improvement, and the inter-individual variability problems in BCI applications need to be solved. To address these issues, we developed a novel model (RP-BCNNs) that combines the recurrence plot (RP) and Bayesian Convolutional Neural Networks (BCNNs). First, we employ an RP computation for preprocessed EEG signals of each channel and merge all RPs of all channels into one based on the weighted average method. Then, we feed the RP features into BCNNs to classify 2-class, 3-class, 4-class, and 5-class on real/imaginary movements classification tasks. The results show that the RP-BCNNs model outperforms the state-of-the-art methods, achieving average accuracies of 92.86%, 94.12%, 91.37%, 92.61% for real movements and 94.07%, 93.77%, 90.54%, 91.85% for imaginary movements. Our findings suggest that combining complex network methods with deep learning can improve the classification performance of EEG-based BCI systems (e.g., motor imagery, emotion recognition, and epileptic seizure classification).

Please note: The abstracts of the bibliography database may underly other copyrights.

Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.

EEG-based classification combining Bayesian convolutional neural networks with recurrence plot for motor movement/imagery