在日常活动中,人类用双手抓握周围的物体并感知感觉信息,这些信息也用于知觉和运动目标。已知多个大脑皮层区域在感觉运动处理过程中负责感觉识别、知觉和运动执行。虽然各种研究特别关注人类感觉运动控制领域,但运动执行和感觉处理之间的关系和处理尚未完全了解。我们工作的主要目标是使用同时记录的脑电图 (EEG) 数据在主动触觉探索过程中辨别不同粗糙度的纹理表面,同时最大限度地减少不同运动探索运动模式的差异。我们对八名健康参与者进行了一项实验研究,他们被指示用他们惯用手食指的指尖摩擦或轻敲三种不同粗糙度的纹理表面。我们使用对抗不变表示学习神经网络架构,基于 EEG 对不同纹理表面进行分类,同时尽量降低运动条件(即摩擦或轻拍)的可辨别性。结果表明,所提出的方法可以区分三种不同纹理的表面,准确率高达 70%,同时抑制了学习表示中的运动相关变异性。
主要关键词
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