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背景和客观。基于事件相关电位（ERP）的大脑计算机接口（BCI）是在辅助环境中替代和增强通信的有前途的技术。但是，迄今为止的大多数方法都是同步的，当用户希望将注意力转移到BCI系统时，要求主管的干预。为了将这些BCIS带入现实生活中，通过监视用户注意力，需要对系统进行强大的异步控制。尽管这种限制非常重要，这阻止了这些系统在实验室外的部署，但在研究文章中通常会忽略它。这项研究的目的是提出一种新的方法来解决这个问题，在此上下文中第一次深入学习，以克服基于手工制作的特征的先前策略的局限性。方法。基于EEG启动，提出的方法是一种新型的深层卷积神经网络，将问题分为两个阶段以实现异步控制：（i）模型检测用户的控制状态，（ii）仅在用户参与刺激的情况下才能解码命令。此外，我们使用转移学习来减少校准时间，甚至探索无校准方法。结果。我们的方法通过22个健康受试者进行了评估，分析了校准时间和刺激序列对系统性能的影响。此外，我们的无校准方法也取得了合适的结果，最大精度为89.36％，显示了转移学习的好处。结论。对于控制状态检测阶段，我们仅使用1个刺激序列和30次校准试验报告平均精度以上91％，最高为96.95％，使用15个序列。至于包括两个阶段的整体异步系统，最大信息传输速率为35.54 bpm，是高速通信的合适值。拟议的策略通过校准试验和刺激序列比以前的方法较少，这是一个有希望的步骤，为基于ERP的拼写者的更实际应用铺平了道路。
基于ERP的大脑的强大异步控制 -
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