CNN+LSTM--一種運(yùn)動(dòng)想象分類新模型
說到運(yùn)動(dòng)想象(motor imagenation, MI), 我們都很熟悉,它是指?jìng)€(gè)體在心理上模擬給定動(dòng)作時(shí)的動(dòng)態(tài)狀態(tài)。如何通過運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)來分類個(gè)體的心理意圖,一直是研究人員關(guān)注的重點(diǎn),MI信號(hào)可以用于控制外部設(shè)備,如大腦控制的機(jī)器人、大腦控制的外骨骼、自動(dòng)駕駛汽車等, 因此提高M(jìn)I信號(hào)的分類準(zhǔn)確性是極其有意義的。
腦電圖(EEG)的信噪比較低,因此如何從腦電圖信號(hào)中提取特征并正確分類是BCI技術(shù)最重要的部分。傳統(tǒng)上,通用空間模式(CSP)和支持向量機(jī)(SVM)用于對(duì)腦電圖信號(hào)進(jìn)行分類,并實(shí)現(xiàn)良好的分類結(jié)果。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)備受關(guān)注。到目前為止,已經(jīng)為BCI 范式提出了各種具有不同架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
【資料圖】
本文通過將CNN和LSTM組合在一起,提出了一個(gè)新的功能融合深度學(xué)習(xí)框架。其次,該算法同時(shí)提取腦電圖信號(hào)的時(shí)間和空間特征,提高了精度, 第三,該網(wǎng)絡(luò)提取了中間層特征,以防止特征丟失。
數(shù)據(jù)集
本文的數(shù)據(jù)來自BCI Competition IV,“BCI 競(jìng)賽IV”的目標(biāo)是驗(yàn)證腦機(jī)接口 (BCI) 的信號(hào)處理和分類方法。與過去的 BCI 競(jìng)賽相比,解決了與實(shí)際 BCI 系統(tǒng)高度相關(guān)的新的挑戰(zhàn)性問題,例如(數(shù)據(jù)集鏈接已附上):
?無試驗(yàn)結(jié)構(gòu)的連續(xù)腦電圖分類(數(shù)據(jù)集 1)。
?受眼球運(yùn)動(dòng)偽影影響的 EEG 信號(hào)分類(數(shù)據(jù)?集 2)。
?MEG 手腕運(yùn)動(dòng)方向的分類(數(shù)據(jù)集 3)。
?ECoG 中需要細(xì)粒度空間分辨率的歧視(數(shù)據(jù)集 4)。
簡(jiǎn)要介紹一下這四個(gè)數(shù)據(jù)集:
數(shù)據(jù)集 1: ?motor imagery, uncued classifier application?
由 柏林 BCI 組提供:Technische Universit?t Berlin(機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室)和 Fraunhofer FIRST(智能數(shù)據(jù)分析組)( Klaus-Robert Müller、 Benjamin Blankertz、Carmen Vidaurre , Guido Nolte ), and Campus Benjamin Franklin of the Charité - University Medicine Berlin, Department of the Charité, University Medicine Berlin, Department of the Neurology, Neurophysics Group (Gabriel Curio)EEG, motor imagery (2 classes of left hand, right hand, foot);評(píng)估數(shù)據(jù)是連續(xù)的腦電圖,其中還包含空閑狀態(tài)的時(shí)間段[64個(gè)EEG通道(0.05-200Hz),1000Hz采樣率,2個(gè)類別(+空閑狀態(tài)),7個(gè)科目]
數(shù)據(jù)集 2a: ?4 級(jí)運(yùn)動(dòng)圖像? 由 格拉茨科技大學(xué)知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究所 (腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)室 ,(Clemens Brunner、Robert Leeb、Gernot Müller-Putz、 Alois Schl?gl、 Gert Pfurtscheller ) 腦電圖,提示運(yùn)動(dòng)意象(左手、右手、腳、舌頭) [22 個(gè)腦電圖通道(0.5-100Hz;陷波濾波器),3 個(gè)EOG 通道,250Hz 采樣率,4 個(gè)類別,9 個(gè)科目]
數(shù)據(jù)集 2b: ?motor imagery?由 格拉茨科技大學(xué)知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究所 (腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)室 ,(Robert Leeb、Clemens Brunner、Gernot -Müller-Putz、 Alois Schl?gl、 Gert Pfurtscheller ) 腦電圖,提示運(yùn)動(dòng)意象(左手,右手) [3 個(gè)雙極腦電圖通道(0.5-100Hz;陷波濾波),3 個(gè)EOG 通道,250Hz 采樣率,2 類,9 名受試者]
數(shù)據(jù)集 3:
數(shù)據(jù)集 4: 《ECoG 中的手指運(yùn)動(dòng)》由 西雅圖華盛頓大學(xué)物理和醫(yī)學(xué)系( Kai J. Miller ) 和 紐約州衛(wèi)生部沃茲沃斯中心 ( Gerwin Schalk ) 提供 個(gè)人屈曲期間的 ECoG 數(shù)據(jù)五個(gè)手指;使用數(shù)據(jù)手套獲取的運(yùn)動(dòng)。 [48 - 64 ECoG 通道(0.15-200Hz),1000Hz 采樣率,5 個(gè)類別,3 個(gè)科目]
融合模型
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN已成為最受歡迎的基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)作品,用于在幾個(gè)不同任務(wù)中學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法不同,CNN不需要手動(dòng)設(shè)計(jì)功能,它從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)抽象特征進(jìn)行分類,從而避免丟失有用信息。與通常有兩個(gè)獨(dú)立步驟(包括特征學(xué)習(xí)和分類)的經(jīng)典框架相比,CNN可以學(xué)習(xí)特征,并同時(shí)由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。
LSTM通常用于處理時(shí)間序列的非線性特征。LSTM的主要特點(diǎn)是存在三個(gè)門:忘記門、存儲(chǔ)單元和輸出門,這極大地提高了LSTM處理時(shí)間信息的能力。
(ps: Conv1D 不代表卷積核只有一維,也不代表被卷積的特征只有一維,而是指卷積的方向是一維的;flatten可以理解為把數(shù)據(jù)扯成一條)
由上述的描述我們可知,CNN網(wǎng)絡(luò)和LSTM網(wǎng)絡(luò)可以分別提取空間和時(shí)間特征。因此,本文提出了一種同時(shí)提取時(shí)空特征的特征融合網(wǎng)絡(luò)方法。有兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):并行結(jié)構(gòu)和串行結(jié)構(gòu)。與串行結(jié)構(gòu)相比,并行結(jié)構(gòu)同時(shí)處理原始數(shù)據(jù),這可以有效地從原始數(shù)據(jù)中提取更多的形成,并提高M(jìn)I腦電圖信號(hào)的分類精度。本文采取了并行結(jié)構(gòu),基于腦電圖的時(shí)空特征,構(gòu)建了一個(gè)CNN-LSTM并行結(jié)構(gòu)模型,如上圖所示, CNN由一個(gè)輸入層、一個(gè)一維卷積層、一個(gè)可分離的卷積層和2個(gè)扁平層組成。LSTM由輸入層、LSTM層和扁平層組成。最后,這兩個(gè)部分被歸類為完全連接的層。除此之外,這個(gè)混合模型使用直系線性單元(ReLU)激活和批量歸一化(BN)來規(guī)范CNN中的激活函數(shù)。激活函數(shù)tanh用于LSTM。為了幫助規(guī)范模型,我們?cè)诿繉又惺褂胐rop out(隨機(jī)丟掉一些神經(jīng)元),并將drop out設(shè)置為0.5,以幫助防止在小樣本量訓(xùn)練時(shí)過度擬合。
將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與其他論文進(jìn)行比較,包括EEGNet算法[1]、Schirrmeister等人提出的ConvNet算法[2]、濾波器庫時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)(FBSF-TSCNN)[3]、SRLDA算法[4]、CSP-LCD算法[5]、FBCSP-CNN-LSTM算法[6],獲得如上結(jié)果??梢钥闯觯疚牡乃惴ㄈ〉昧俗罴研Ч?。此外,F(xiàn)FCL在所有九個(gè)受試者中的準(zhǔn)確性一直優(yōu)于EEGNet。
結(jié)論
本文提出了一種基于CNN和LSTM網(wǎng)絡(luò)融合多級(jí)空間-時(shí)間特征的腦電圖分類算法。提取和融合了空間特征、時(shí)間特征和中間層特征。它克服了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的缺點(diǎn),即無法人工調(diào)參。結(jié)果表明,與單個(gè)特征相比,融合特征具有更強(qiáng)的分離性和更高的分類精度。此外,即使在嘈雜的數(shù)據(jù)集上,融合特征的準(zhǔn)確性也高于其他算法,這表明使用融合特征的算法可以提取更多信息進(jìn)行分類,并且對(duì)不同主體具有很強(qiáng)的適應(yīng)性??傊狙芯恐刑岢龅乃惴梢詮哪X電圖信號(hào)中提取具有更強(qiáng)分離性的時(shí)空信息,并通過集成中層特征來提高M(jìn)I腦電圖信號(hào)的交流,這為腦電圖信號(hào)分類研究提供了新的想法。
參考文獻(xiàn)
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鳳飛飛龍飄飄(三位歌手星之比較。)有人提出,感覺上相對(duì)來講喜歡龍飄飄的歌,勝過鄧麗君,不喜歡聽鳳...
2023-02-20 -
全球今亮點(diǎn)!神州平板電腦(傳舟s8平板電腦怎么樣?)
神州平板電腦(傳舟s8平板電腦)【PConline單機(jī)評(píng)測(cè)】在今年有兩場(chǎng)神舟新品發(fā)布會(huì)值得關(guān)注,而在7月份的...
2023-02-20 -
手繪動(dòng)畫|“五個(gè)一百”:凝心聚力啟新程,砥礪奮進(jìn)續(xù)華章
近日,由中央網(wǎng)信辦主辦的2022中國(guó)正能量“五個(gè)一百”網(wǎng)絡(luò)精品征集
2023-02-20 -
當(dāng)前快播:造型驚艷!坦克700真車曝光 全尺寸SUV
近日,有網(wǎng)友在路上拍到了坦克700的真車照片,引起了廣泛關(guān)注。坦克700被定位為一款全尺寸SUV,車身巨大...
2023-02-20 -
許云帆許還幻(許還幻的老公)相關(guān)資訊介紹
許云帆許還幻(許還幻的老公)原創(chuàng)據(jù)說娛樂2018-09-1811:21:38北電1996級(jí)是非常出名的明星班,里面出來...
2023-02-20 -
天天觀焦點(diǎn):紅通人員曲志林回國(guó)投案 紅通人員是什么意思
一直以來,我國(guó)貪污腐敗案例都不在少數(shù),很多人在貪污腐敗被查后都會(huì)選擇外逃來躲避罪責(zé),這種
2023-02-20 -
非主流傷感個(gè)人說明(非主流傷感女生個(gè)性簽名)你覺得如何
非主流傷感個(gè)人說明(非主流傷感女生個(gè)性簽名)1、能搶走的,便不是我想要的,走好,不送。2、關(guān)于距離...
2023-02-20 -
當(dāng)前聚焦:三鹿奶粉事件簡(jiǎn)介(家長(zhǎng)在如何給孩子選購(gòu)到合格的奶粉?)
三鹿奶粉事件簡(jiǎn)介(三鹿奶粉事件的認(rèn)識(shí))對(duì)于孩子的健康問題,家長(zhǎng)們都是非常重視的,很多家長(zhǎng)在給孩子...
2023-02-20 -
世界關(guān)注:德爺怎么死的(十四爺怎么死的) 本文為你帶來講解
德爺怎么死的(十四爺怎么死的)康熙對(duì)自愛新覺羅·胤禵(1688年7月3日—1755年),又名胤禎,于雍正元年...
2023-02-20 -
創(chuàng)業(yè)百寶箱讓你可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)更好的創(chuàng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)
創(chuàng)業(yè)對(duì)于每一個(gè)用戶來說都是一個(gè)非常重要的人生方向,當(dāng)自己在接觸每一個(gè)金融投資市場(chǎng)的時(shí)候,就需要看...
2023-02-20 -
恭喜C羅,24球26助頂星續(xù)約破裂!傳射強(qiáng)顏值高,愿去沙特拿高薪
在C羅加盟了利雅得勝利之后,這支沙特豪門球隊(duì)也將會(huì)開啟自己的豪購(gòu)之路。球隊(duì)目前想要開始巨星策略,所...
2023-02-20 -
世界動(dòng)態(tài):美人心計(jì)好看嗎(十部頂級(jí)宮斗電視劇推薦:《陸貞傳奇》)
美人心計(jì)好看嗎(十部頂級(jí)宮斗電視劇)說到于正,他如今的知名度不亞于娛樂圈中的二、三線明星。身兼編...
2023-02-20 -
每日動(dòng)態(tài)!意外!足協(xié)被抓高層涉案金額觸目驚心,僅一筆就超過百萬
日前,中國(guó)足協(xié)常務(wù)副秘書長(zhǎng)兼國(guó)管部長(zhǎng)陳永亮接受審查調(diào)查。對(duì)此,很多球迷和業(yè)內(nèi)人士都直言陳永亮早該...
2023-02-20 -
天天速遞!婆媳關(guān)系中老公太重要 電視劇《雙面膠》映射出的家庭關(guān)系
婆媳關(guān)系中老公太重要(男人在家庭中有多重要?)電視劇《雙面膠》的劇名很形象地描述了一個(gè)男人在家庭中...
2023-02-20 -
全球短訊!演員廖京生(廖京生第一任妻子)
演員廖京生(廖京生第一任妻子)原創(chuàng)涇胡仙兒2021-05-2113:13:581992年,隨著瓊瑤劇《青青河邊草》播出...
2023-02-20 -
焦點(diǎn)信息:環(huán)球信息新聞:機(jī)關(guān)食堂185元天價(jià)肉引發(fā)整改 食堂采購(gòu)管理制度公布
近日機(jī)關(guān)食堂185元天價(jià)肉引發(fā)整改登錄上了百度熱搜,受到廣大網(wǎng)友們的關(guān)注,那么關(guān)于目前的機(jī)關(guān)食堂185...
2023-02-20
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