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阴阳差错因工作需要需要查阅有关如何将FBCSP融入CNN中的文献查阅全网发现只此一篇文章心中大喜心想作者哪家单位读之原来是自己大导新加坡工程院院士目前任职的高校心里斐然平台在那这实验室别人喝漏的矿泉水拿过来都能发个CVPR。院士资源高山仰止。
论文
《FBCNet: A Multi-view Convolutional Neural Network for Brain-Computer Interface》
2021年3月17日arXivComputer Science
代码
https://github.com/ravikiran-mane/FBCNet.
本文完美的将机器学习FBCSP与深度学习CNN相结合性能超越了FBCSP达到了脑电解码的SOTA水准 0、Abstract
缺乏足够的训练样本和噪声高维特征是基于脑机接口(BCI)的运动图像(MI)解码算法面临的主要挑战。为了解决这些挑战受脑梗死神经生理特征的启发本文提出了一种新的用于脑梗死分类的Filter-Bank卷积网络(FBCNet)。FBCNet采用多视图数据表示和空间滤波来提取光谱空间判别特征。这种多阶段方法可以在训练数据有限的情况下有效地训练网络。更重要的是在FBCNet中我们提出了一种新的方差层可以有效地聚合脑电时域信息。通过这种设计我们将FBCNet与最先进的(SOTA) BCI算法在四个MI数据集上进行比较:BCI竞赛IV数据集2a (bbic -IV-2a)、OpenBMI数据集和两个来自慢性卒中患者的大型数据集。结果表明FBCNet为bbic - iv -2a数据集建立了新的SOTA, 4类分类准确率达到76.20%。在其他三个数据集上FBCNet的二值分类准确率提高了8%。此外使用可解释的人工智能技术我们提出了关于健康受试者和中风患者之间判别性脑电图特征差异的首批报告之一。
1、Introduction
本文的主要贡献如下
1.提出了一种紧凑且受神经生理学启发的CNN架构FBCNet用于MI分类
2.为有效提取脑电图时间信息和减少参数提出了一种新颖的方差层。
3.在慢性中风患者心肌梗死解码中首次将经典机器学习算法和深度学习构架进行了比较
4..我们的研究表明对于中风患者经典的机器学习方法可能优于通用的深度学习架构但在FBCNet中所做的那样仔细融合深度学习方法和MI的神经生理学知识可以对健康受试者和中风患者实现最佳的分类精度。
2、Related Works
许多经典的机器学习技术已经被提出用于EEG-MI分类在[12]中可以找到它们的广泛总结。其中FBCSP是最成功的算法之一[6]其设计理念与FBCNet相似。因此我们直接比较FBCNet和FBCSP的结果。
近年来许多深度学习架构也被提出用于EEG-BCI领域[7]-[10][21]。其中Deep ConvNet[7]和EEGNet[9]是在EEG社区中得到广泛应用的两种架构并提供了开源代码实现。因此我们使用这两种架构与FBCNet在所有评估数据集中进行比较。最后我们根据BCI竞争IV-2a数据集上报告的准确性将FBCNet与许多最新架构的性能进行了比较。
3、Method
FBCNet的设计目的是有效地提取MI特征的光谱空间判别信息同时避免小数据集存在的过拟合问题。FBCNet架构的核心由以下四个阶段组成:
1.多视角数据表示:通过多个窄的带通滤波器对原始脑电图进行频谱滤波得到脑电数据的多视图表示。
2.空间转换学习:然使用深度卷积层学习每个视图的空间判别模式。
3.时间特征提取:在空间变换的基础上采用一种新的方差层来有效地提取时间信息 FBCNet模型图
模型解析
3.1 Spectral Localization by Multi-view Data Representation
其中输入数据 Raw EEG 标签y C通道数T时间点Nc不同类别总数
脑电数据中与心肌梗死相关的信息存在于mu (8- 12hz)和beta (12-32Hz)频段所以为了定位到这种判别信息使用多视角数据表示其中每一个视图代表一个不同频段的滤波器。
多视图表示为 其中原始EEG信号x(上面已提到)滤波器组为 滤波器组F由Nb个时间滤波器构成对原始脑电信号x进行滤波操作沿着XFB的第三维度——时间序列变化进行频谱局域化即 其中 是带通滤波
问题对于每个滤波器截止频段的设计论文指出
1.滤波器组F本可以由任意数量的截止频率不同的滤波器组成
2.但本模型使用Nb9个滤波器组成滤波器组每个频带4hz从4-40hz每4hz一段(4- 8,8 -12…) 36-40赫兹)
3.滤波使用切比雪夫II型滤波器过渡带宽为2Hz阻带纹波为-30dB。
以上这种滤波器组的选择源于FBCSP算法中提出的传统脑电图神经学显著谱带划分该划分方法已被证明实现了良好的分类精度。
3.2 Spatial Localization by CNN
使用空间卷积块实现EEG信号的空间定位
Spatial Convolution Block(SCB) Depth_Conv2dBNSwishkernel_size(C,1)
注意
1.深度卷积的使用导致每个滤波器只与一个频带的EEG相关联深度参数m控制每个频带的空间滤波器的数量。
2.卷积核(C,1)可以跨越所有通道有效地充当空间过滤器。
3.在每个卷积核的权重上使用最大范数2来正则化每个卷积核 此时之前滤波器组输出为 SCB输出 所以SCB输出的时间序列为 其中m32
3.3 Temporal Feature Extraction by Variance Layer
原始EEG数据通常沿时间维度包含大量特征这些特征表现出最大的类内方差和高噪声含量。因此为了避免分类模型的过拟合有必要通过有效提取最相关的时间信息来降低时间维特征。最大池化或平均池化策略是用于降低特征维数的最常用技术。然而考虑到不同类型的MI的频谱功率(ERD/ERS)不同方差运算代表给定时间序列的频谱功率成为EEG时间表征更合适的选择。因此为了有效地提取时间判别信息我们提出了一种新的方差层该层通过计算时间序列的方差来表征时间序列。在正向传递中对于任意时变信号g(t)方差层的输出为: 其中T时间总点数u是g(t)的平均值
在神经网络学习阶段(反向传播阶段)方差层对脑电数据的影响更为显著。对于任意一个神经网络如果 是方差层的输入损失那么这一层对输入g(t)的反向传播损失Lg(t) 看出
方差层的反向传播损耗u与g(t)以及信号均值的偏差成正比。
所以
方差层通过为这些点分配更高比例的输入梯度为远离均值的信号点提供了更多的重要性。
并且
这也与脑电图的特征相一致其中以ERD或ERS的形式偏离平均值是心肌梗死的明显特征。
最后
SCB的输出被传递到方差层它计算大小为w的非重叠窗口中单个时间序列的时间方差整个时间范围内应用方差层将特征的数量从 减少到 从而实现了高度的特征减少。窗口长度w15。
3.4 Classification
方差层提取的特征通激活然后送给FC层。然后将FC的输出传递给softmax层以获得每个类的输出概率。使用最大范数0.5对FC层权值进行正则化 4、Datasets BCIC-IV-2A Data: A 4 class MI data from BCI Competition IV Dataset 2A [26]. OpenMBI Data: A 2 class MI data from Korea University EEG dataset [27]. Stroke Data: A: A 2 class MI vs rest dataset [4]. Stroke Data: B: A 2 class MI vs rest dataset [28]. 5、 Experiments
10折交叉验证9训练1测试
AdamLr0.001betas0.90.999
对数交叉熵损失
早停法连续epoch200停
6、Results FBCNet在2a数据中Average_acc 79%
7、Academician Dog Egg Black
不是咱就是说你每天别光睡觉睡起来就玩小球和逗猫棒有点远大的抱负好不比如通过你自己的努力选上了工程院院士我也好沾沾狗蛋你的光 狗蛋我就是一只小猫咪我睡会觉咋了
