脑解码对抗网络：基于时空模式差异的跨被试MICI研究

2025-05-04 脑机接口社区 等1家媒体报道 科研进展

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北京理工大学邬霞教授团队提出了一种基于时空模式差异的脑解码对抗网络（BDAN-SPD），用于跨被试运动想象脑机接口（MI-BCI）解码。该模型通过引入时空模式差异作为先验信息，并结合transformer增强特征判别能力，旨在解决由于个体差异导致的数据分布偏移和新用户校准数据有限的问题。BDAN-SPD由五个模块组成：数据增强模块、半球差异捕获模块、基于CNN和transformer的混合网络特征提取模块、动态域判别器以及任务分类器。与现有方法相比，该模型不仅减少了个体差异，还提高了在新用户上的解码性能。研究结果发表在《IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS》上，为实际跨被试MI-BCI应用提供了新的解决方案。（摘要由动脉网AI生成）