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目的：卷积神经网络（CNN）最近在解码脑脑成像（MI）脑部计算机界面（BCI）的脑电图（EEG）信号方面引起了很多注意，该信号设计用于改善中风康复策略。然而，脑电图信号的极其非线性，非平稳性质和各个受试者之间的多样性导致CNN模型过度拟合并限制其学习能力。在这项研究中，提出了具有多视图输入的密集连接的卷积网络。方法：首先，通过应用于脑电图信号的带通滤波器的CNN模型输入，从原始EEG信号中产生了不同的数据子集，以基于脑节律生成多个频率子频段信号。然后，分别基于整个频段和滤波器频段信号捕获时间和空间特征。此外，使用多CNN层的两个密集块，它们将每一层连接到馈送路径中的其他层，用于增强模型学习能力并增强信息传播。最后，使用一种串联融合方法来整合提取的特征和完全连接的层来最终化分类。结果：所提出的方法在韩国公立大学EEG数据集上达到了75.16％的平均准确性，该数据集由54个健康受试者组成，用于两级运动成像任务，高于其他最先进的深度学习方法。结论：提出的方法有效地从BCI系统中的EEG信号中提取了更丰富的运动图像信息，并提高了分类精度。
电动图像EEG信号编码的多视图CNN
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