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TOOL · CL_357612 · Nov 14 · 05:00

新型双分支网络增强了可解释的脑电图运动分类

研究人员开发了一种新颖的双分支网络架构，用于从脑电图（EEG）数据中对上肢运动进行分类。该方法结合了一个基于图的分支（模拟脑电图电极之间的空间关系）和一个受EEGNet启发的卷积分支。该模型在Ofner数据集上取得了0.74的平均F1分数，并通过识别顶叶左下区域具有最强连接性（这与上肢运动处理的已知区域一致）来展示其可解释性。