上海大学杨帮华教授团队：解码基于运动方向的单侧肢体多任务运动想象脑电信号

文章预览

近日，上海大学脑机工程研究中心博士研究生荣芬奇在导师杨帮华教授指导下，在国际期刊 《 IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 》 发表一篇题为 “ Decoding Multi-Class Motor Imagery from Unilateral Limbs Using EEG Signals ” 的研究论文。 研究背景及主要内容 运动想象脑机接口（MI-BCI）在脑卒中康复等应用中具有明显的优势。目前的研究主要集中在双侧肢体的范式和解码，但在中风康复中的应用场景通常是单侧上肢。由于任务空间神经活动的重叠，对多任务的单侧MI进行解码是一个重大的挑战。本文建立了一种新的 单侧肢体多任务 MI-BCI实验范式，该范式包含四种想象的运动方向: top-bottom, left-right, top right-bottom left, and top left-bottom right 。为了提高解码精度，我们提出了一种引入时间卷积和注意机制的 MVCA 方法，从多个角度有效捕获 时间特征 。 ………………………………