HighGamma

新框架增强了脑机接口的脑电图通道选择

研究人员开发了一种新的多目标优化框架，用于脑机接口（BCI）中的脑电图（EEG）通道选择。该框架旨在通过平衡空间相关性和功能可辨别性来改进运动想象分类，解决了传统单目标方法的局限性。该方法利用遗传算法和粒子群优化来识别紧凑的通道子集，在Physionet、OpenBMI、HighGamma和BCIIV-2A数据集上分别实现了87%、71%、75%和65%的分类性能。该方法提高了BCI性能，并降低了实时应用的计算复杂度。