【摘 要】
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随着物联网、云计算、人工智能、大数据等众多新技术的发展更替,对生物数据的研究引起了医学界和生物界的重大变革。对生物信息的精准理解和深度分析成为众多研究者的目标。卷积神经网络是如今最热门的一种深度学习的方法。卷积神经网络具有局部感知的特点,可以让一个完整的图像划分为多个小的部分,通过学习各个局部的特点特征,再经过高层对局部信息进行合并,从而得到全部表征信息。本文首先运用卷积神经网络对于脑电波的数据进
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随着物联网、云计算、人工智能、大数据等众多新技术的发展更替,对生物数据的研究引起了医学界和生物界的重大变革。对生物信息的精准理解和深度分析成为众多研究者的目标。卷积神经网络是如今最热门的一种深度学习的方法。卷积神经网络具有局部感知的特点,可以让一个完整的图像划分为多个小的部分,通过学习各个局部的特点特征,再经过高层对局部信息进行合并,从而得到全部表征信息。本文首先运用卷积神经网络对于脑电波的数据进行四分类,并对模型的准确率和召回率进行分析。再进一步对模型进行优化,提高了模型的准确率,并与其他模型进行了对比,证实模型效果的有效性。为了对运动图像（MI）任务进行分类,本文首先运用脑电图源成像的技术,再与CNN相结合。脑电图源成像运用的是BEM（边界元素法）,用于解决EEG的正向问题。为了解决EEG的逆向问题使用了WMNE（加权最小范数估计）。通过在运动皮层里设立了十个监测点,来选取ROI（感兴趣的区域）。为了从脑电图的时间序列中提取出特征量,将运用Morlet小波方法来提取特征量。最后,将处理好的数据集导入本文的CNN网络架构中对MI任务进行分类。该CNN网络架构是由一个六层卷积层和两层全连接层组成。在第三层卷积层卷积之后以及第五层卷积层卷积之后分别有两个最大池化层。本项目在系统框架构建好后对左右双手以及脚的开合运动进行了实验,再通过进一步优化方法的实施,证明和改进了模型的有效性。
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