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摘要 - 目的：本文展示了对添加功能性电刺激时，从原始脑电图（EEG）信号中检测到来自原始脑电图（EEG）信号的运动图像（MI）的兴趣。还报道了电极蒙太奇和带宽的影响。这项工作的观点是改善全身麻醉期间术中意识的检测。方法：对EEGNET的各种体系结构进行了研究以优化MI检测。它们已与脑部计算机接口的最新分类器（基于Riemannian几何形状，线性歧视分析）和其他深度学习体系结构（深度卷积网络，浅卷积网络）。eeg数据是从22位参与者中测量的，这些参与者有或没有中位神经刺激的运动图像。结果：EEGNET的拟议结构达到了最佳的分类准确性（83.2％）和假阳性速率（FPR 19.0％），用于设置，在运动皮层和额叶上只有六个电极，并且对于通过Median Median Nerve刺激了受试者的扩展4-38 Hz EEG频率。具有较大电极数量的配置导致128个电极的精度（94.5％）和FPR（6.1％）（分别为13个电极的88.0％和12.9％）。结论：目前的工作表明，使用扩展的EEG频带和经过修改的EEGNET深神经网络，当使用少于6个电极（包括额叶通道）时，会增加MI检测的准确性。明显的能力：所提出的方法基于脑电图的MI检测有助于开发脑部计算机界面系统。
通过深度学习优化电动机意图检测
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