用于脑机接口运动想象解码的无监督自适应深度学习方法
信号处理
2024-03-26 v1 机器学习
摘要
在脑机接口的背景下，我们提出了一种自适应方法，该方法在无需监督的情况下可在线使用，同时达到离线性能水平。有趣的是，我们的方法不需要重新训练模型，因为它使用了一个冻结的高效深度学习骨干网络，同时基于流式观测持续对输入空间和潜在空间的数据进行重新对齐。我们通过脑电图数据证明了该方法在运动想象脑解码中的有效性，考虑了具有挑战性的跨被试场景。为了可重复性，我们分享了实验代码。
引用
@article{arxiv.2403.15438,
title = {Unsupervised Adaptive Deep Learning Method For BCI Motor Imagery Decoding},
author = {Yassine El Ouahidi and Giulia Lioi and Nicolas Farrugia and Bastien Pasdeloup and Vincent Gripon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15438},
year = {2024}
}