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摘要：运动图像分类对具有移动性障碍的人具有很大的意义，以及如何提取和利用运动图像脑图像（EEG）渠道的有效特征一直是注意力的焦点。有许多不同的方法用于运动临时分类，但是对人脑的有限理解需要更多有效的方法来提取脑电图数据的特征。图形神经网络（GNN）已证明其在分类图结构中的效果。 GNN的使用为大脑结构连接特征提取提供了新的可能性。在本文中，我们提出了一个新的图形神经网络，基于称为MutualGraphnet的原始EEG通道的相互信息。我们使用相互信息作为与空间时间图卷积网络（ST-GCN）相结合的ADJACENCY矩阵可以提取运动成像电脑图（EEG）的过渡规则，更有效地通道数据。实验是在运动图像脑电图数据集上进行的，我们将模型与当前的最新方法进行了比较，结果表明，互助网络足够强大，足以学习可解释的特征并优于当前最新方法。关键字：图形卷积，深度学习，脑电图（EEG），脑部计算机间（BCI）
一种新型运动图像分类的模型
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