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基于脑电信号的通道选择研究综述

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脑电(EEG)信号是脑机接口(BCI)系统的关键信号载体.全脑电极排布采集的EEG数据有利于获得较高的信息表征.而个性化的电极布局,在保证EEG信号解码精度的基础上,亦能缩短BCI的校准时间,已成为一个重要的研究方向.本文梳理了近几年的EEG信号通道选择方法,对不同的通道选择方法与不同的分类算法的结合效果进行了比较分析,总结了 BCI中运动想象、P300等范式中常用的通道组合,并阐述了通道选择方法在不同范式中的应用场景,以期为实现更精准和更便携的BCI系统提供较有力的支持.
A review on electroencephalogram based channel selection
The electroencephalogram(EEG)signal is the key signal carrier of the brain-computer interface(BCI)system.The EEG data collected by the whole-brain electrode arrangement is conducive to obtaining higher information representation.Personalized electrode layout,while ensuring the accuracy of EEG signal decoding,can also shorten the calibration time of BCI and has become an important research direction.This paper reviews the EEG signal channel selection methods in recent years,conducts a comparative analysis of the combined effects of different channel selection methods and different classification algorithms,obtains the commonly used channel combinations in motor imagery,P300 and other paradigms in BCI,and explains the application scenarios of the channel selection method in different paradigms are discussed,in order to provide stronger support for a more accurate and portable BCI system.

Electroencephalogram signal decodingChannel selectionBrain-computer interface

李湘喆、王丹、张柏雯、范超杰、陈佳明、许萌、陈远方

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北京工业大学信息学部(北京 100124)

北京市科学技术研究院信息与人工智能技术研究所(北京 100089)

中南大学交通运输工程学院(长沙 410075)

北京机械设备研究所(北京 100854)

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脑电信号解码 通道选择 脑机接口

国家自然科学基金中国博士后科学基金面上项目北京市科研院人才培养体系建设专项

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2024

生物医学工程学杂志
四川大学华西医院 四川省生物医学工程学会

生物医学工程学杂志

CSTPCD北大核心
影响因子:0.432
ISSN:1001-5515
年,卷(期):2024.41(2)
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