基于WCSP-LSTM的脑电运动想象意图识别研究

基于皮层脑电图的脑机接口系统中,由于皮层脑电信号采集难度大数据量少导致提取特征和分类准确率不理想。为此,提出重叠式加窗的共空间模式和长短期记忆(Window CSP-LSTM,WCSP-LSTM)深度神经网络结合对病例的皮层脑电进行深层次特征扩充和提取,利用全连接进行运动想象意图识别,同时用相位锁定值来构建脑功能网络分析样本的脑功能机制。所提出的算法最高识别准确率达到100%,十折交叉验证平均准确率为93.423%。通过脑网络分析表明,在执行运动想象过程中病例的顶-枕叶连接更紧密。结果表明,WCSP-LSTM算法在基于脑机接口系统的癫痫康复方面具有巨大的潜力。