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tsception：捕获脑电图识别脑电图的时间动力和空间不对称
摘要 - 高时间分辨率和不对称空间激活是大脑中脑电图（EEG）的基本属性。为了学习脑电图对准确和普遍的情绪识别的时间动态和空间不对称性，我们提出了Tsception，这是一种多尺度的卷积神经网络，可以从EEG分类情绪。tsception由动态时间，不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道尺寸。动态时间层由多尺度的1D卷积内核组成，其长度与EEG的采样率有关，EEG学习了EEG的动态时间和频率表示。不对称的空间层利用了情绪的不对称脑电图模式，学习歧视性的全球和半球表示。学习的空间表示将被高级融合层融合。使用更广泛的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上评估了所提出的方法。将所提出的网络的性能与先前报道的方法（例如SVM，KNN，FBFGMDM，FBTSC，无监督学习，DeepConvnet，ShallowConvnet和Eegnet）进行了比较。tsception达到了更高的分类精度和F1评分。这些代码可在以下网址提供：https：//github.com/yi-ding-cs/tseption
TSception：从脑电图中捕捉时间动态和空间不对称以实现情绪识别
摘要 — 高时间分辨率和不对称空间激活是脑电图 (EEG) 的基本属性，是大脑情绪过程的基础。为了学习 EEG 的时间动态和空间不对称性以实现准确和广义的情绪识别，我们提出了 TSception，这是一种可以从 EEG 中对情绪进行分类的多尺度卷积神经网络。TSception 由动态时间、不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道维度中的判别表示。动态时间层由多尺度 1D 卷积核组成，其长度与 EEG 的采样率有关，它学习 EEG 的动态时间和频率表示。不对称空间层利用情绪的不对称 EEG 模式，学习判别性全局和半球表示。学习到的空间表示将由高级融合层融合。使用更通用的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集 DEAP 和 MAHNOB-HCI 上评估所提出的方法。将所提出的网络的性能与 SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet 和 EEGNet 等先前报告的方法进行了比较。在大多数实验中，TSception 的分类准确率和 F1 分数高于其他方法。代码可在以下位置获得：https://github.com/yi-ding-cs/TSception
TSception：利用脑电图进行情绪检测的深度学习框架
摘要 — 在本文中，我们提出了一种深度学习框架 TSception，用于从脑电图 (EEG) 中检测情绪。TSception 由时间和空间卷积层组成，可同时学习时间和通道域中的判别表示。时间学习器由多尺度 1D 卷积核组成，其长度与 EEG 信号的采样率有关，可学习多个时间和频率表示。空间学习器利用额叶大脑区域情绪反应的不对称特性来学习来自大脑左半球和右半球的判别表示。在我们的研究中，设计了一个系统来研究沉浸式虚拟现实 (VR) 环境中的情绪唤醒。使用该系统从 18 名健康受试者收集了 EEG 数据，以评估所提出的深度学习网络对低情绪唤醒状态和高情绪唤醒状态进行分类的性能。将所提出的方法与 SVM、EEGNet 和 LSTM 进行了比较。 TSception 实现了 86.03% 的高分类准确率，显著优于之前的方法（p <0.05）。索引词 — 深度学习、卷积神经网络、脑电图、情绪唤醒、虚拟现实