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EEG-Conformer

EEG-Conformer

结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具

EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征，自注意力模块捕捉全局关联，最终通过全连接层进行分类预测。此外，EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12，在多个BCI竞赛数据集上表现出色。

EEG ConformerEEG解码卷积神经网络自注意力机制大脑波形投影Github开源项目
GitHub论文

EEG-Conformer 项目介绍

背景概述

EEG-Conformer 是一个专为脑电图（EEG）信号解码和可视化而设计的创新型卷积 Transformer 模型。这项技术通过结合卷积和自注意力机制，有效地捕捉 EEG 信号中的局部和全局特征，提供了一种统一的 EEG 分类框架。

项目核心理念

EEG-Conformer 的核心在于将时空卷积、池化及自注意力机制相结合。卷积模块负责通过一维时空卷积层提取 EEG 信号中的低级局部特征，而自注意力模块则用于提取局部时序特征间的全局关联。随后，利用基于全连接层的简单分类器模块预测 EEG 信号的类别。另外，该项目还开发了一种可视化策略，将类别激活映射投射到大脑拓扑结构上，帮助更直观地理解模型的分类结果。

系统需求

  • Python 3.10
  • Pytorch 1.12

数据集及性能

在进行与其他方法的比较时，请使用一致的训练-验证-测试拆分。EEG-Conformer 已在以下数据集上进行了测试：

  • BCI Competition IV2a：提高到 78.66% 的分类准确率（保留测试集）
  • BCI Competition IV2b：达到 84.63% 的准确率（保留测试集）
  • SEED 数据集：在五折交叉验证中取得了 95.30% 的准确率

研究贡献

EEG-Conformer 的开发对于 EEG 信号的自动解码和分析具有重要意义；它不但提高了分类的精度，还提供了一种可视化脑电信号处理的工具。此外，该项目也已成为 braindecode 工具箱的一部分，进一步推动该领域的发展。

结论与期望

EEG-Conformer 项目的团队期望通过这项技术的分享与应用，能够为 EEG 信号解码领域提供有用的工具并推动相关研究的开展。如果您在研究中使用了这项技术，希望您能在文中引用他们的研究成果。

相信通过了解 EEG-Conformer 项目，读者们能更好地理解其技术架构和应用场景，为 EEG 信号研究带来新的启发与思考。

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