Deep Learning Based Inter-subject Continuous Decoding of Motor Imagery for Practical Brain-Computer Interfaces

Inter-subject transfer learning is a long-standing problem in brain-computer interfaces (BCIs) and has not yet been fully realized due to high inter-subject variability in the brain signals related to motor imagery (MI). The recent success of deep learning-based algorithms in classifying different b...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Frontiers in neuroscience Ročník 14; s. 918
Hlavní autoři:	Roy, Sujit, Chowdhury, Anirban, McCreadie, Karl, Prasad, Girijesh
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Lausanne Frontiers Research Foundation 30.09.2020 Frontiers Media S.A
Témata:	Adaptation adaptive learning Algorithms Bayesian analysis brain-computer interface (BCI) Calibration Classification Competition convolutional neural network (CNN) Datasets Deep learning Discriminant analysis EEG electroencephalography (EEG) Feedback Interfaces Mental task performance motor imagery Neural networks Neuroscience Transfer learning
ISSN:	1662-453X, 1662-4548, 1662-453X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!