公开(公告)号：CN117390424A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311234219.3

申请日：2023-09-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李明爱 ,  王林林

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于脑源域ROI重要性的MI解码方法。首先，利用脑源成像技术及短时傅里叶变换，获得了ROI综合偶极子源估计的时频分析，提出一种基于随机森林的ROI重要性量化方法，对综合偶极子时频信息个性化处理；其次，结合等距方位投影算法和最近邻插值算法，利用ROI综合偶极子的空间位置信息，生成ROI重要性增强的偶极子时‑频‑空特征图序列(ERDFIS)；同时，将二维可分离卷积和门控递归卷积单元相融合，提出了一种轻量化神经网络融合识别方法，其中二维可分离卷积用于提取ERDFIS的空‑频特征，门控递归卷积单元则用于提取ERDFIS中丰富的时间信息，充分挖掘具有易鉴别性的时‑频‑空特征，以提高运动想象任务的识别精度。