Recognition accuracy and response time are both critically essential ahead of building practical electroencephalography (EEG) based brain-computer interface (BCI). Recent approaches, however, have either compromised in the classification accuracy or responding time. This paper presents a novel deep learning approach designed towards remarkably accurate and responsive motor imagery (MI) recognition based on scalp EEG. Bidirectional Long Short-term Memory (BiLSTM) with the Attention mechanism manages to derive relevant features from raw EEG signals. The connected graph convolutional neural network (GCN) promotes the decoding performance by cooperating with the topological structure of features, which are estimated from the overall data. The 0.4-second detection framework has shown effective and efficient prediction based on individual and group-wise training, with 98.81% and 94.64% accuracy, respectively, which outperformed all the state-of-the-art studies. The introduced deep feature mining approach can precisely recognize human motion intents from raw EEG signals, which paves the road to translate the EEG based MI recognition to practical BCI systems.


翻译:认知准确性和反应时间在建立实用电子脑计算机界面(BCI)之前都是至关重要的。然而,最近的方法要么在分类准确性方面有所减损,要么在答复时间方面有所减损。本文件介绍了一种新的深层次的学习方法,旨在根据头皮EEEG进行非常准确和反应灵敏的机动图像识别。双向长期短期内存(BILSTM)与注意力机制一道设法从原始EEEG信号中得出相关特征。连接的图象中神经网络(GCN)通过与根据总体数据估计的地貌特征结构合作促进解码性表现。0.4秒的检测框架显示了基于个人和集体培训的有效和高效预测,分别达到98.81%和94.64%的准确率,这比所有最新研究的准确率都高。引入的深层地貌采矿方法可以准确地从原始的 EEG信号中识别人类运动意向,这些信号为将基于环境与电离心仪的识别转化为实用的BCI系统铺平了道路。

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