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华中科技大学伍冬睿教授团队提出FedBS:一种基于联邦学习的运动想象隐私保护分类方法

脑机接口社区  · 公众号  · 科技自媒体  · 2024-09-10 09:23
    

主要观点总结

本文主要介绍了脑机接口(BCI)技术,特别是基于脑电图(EEG)的运动想象(MI)分类。文章聚焦于保护隐私的联邦学习(FL)在BCI中的应用,提出一种名为FedBS的算法,旨在提高解码精度并保护用户隐私。实验结果表明,FedBS的性能优于多种先进的FL方法和未考虑隐私保护的集中式训练方法。

关键观点总结

关键观点1: 脑机接口(BCI)技术简介

BCI是一种用于大脑与外部设备直接交互的技术,能够研究、辅助、增强或恢复人类的认知或感觉运动功能。本文关注基于EEG的MI分类,这是BCI中的经典范式之一。

关键观点2: 基于EEG的BCI存在的隐私风险

研究发现EEG数据可能泄露用户的私人信息,包括个人偏好、健康状况和精神状态等。因此,在BCI中保护用户隐私至关重要。

关键观点3: 联邦学习(FL)在BCI中的应用

FL是一种潜在的解决方案,通过在中央服务器和客户端之间进行模型训练,而无需共享EEG数据,从而保护用户隐私。本文介绍了FL在BCI中的系统架构和工作原理。

关键观点4: FedBS算法的介绍

FedBS通过引入本地特定批次归一化(batch-specific BN)和锐度感知最小化(SAM)优化器,减少了不同客户端之间的特征偏移,提高了模型的泛化能力。

关键观点5: 实验与结果

本文在三个MI公开数据集中进行了实验,对比了集中式训练(CT)与六种常用的FL方法。实验结果表明FedBS的性能优于其他方法,不仅有效保护了隐私,还提升了解码精度。


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