基于互信息与自适应图卷积的运动想象脑电信号识别

作     者：吴叶兰 曹璞刚 徐梦 张跃 廉小亲 于重重 WU Yelan;CAO Pugang;XU Meng;ZHANG Yue;LIAN Xiaoqin;YU Chongchong

作者机构：北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048 

出 版 物：《中国医学物理学杂志》 (Chinese Journal of Medical Physics)

年 卷 期：2025年第42卷第2期

页      面：232-239页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0836[工学-生物工程] 

基　　金：跨行业协同应用与数据要素服务平台项目(CEIEC-2023-ZM02-0090) 

主　　题：运动想象 脑电信号 自适应图卷积 互信息神经估计 特征提取 

摘      要：针对运动想象脑电信号非线性特征提取困难、难以有效捕获脑电通道间功能连接关系的问题,提出一种基于互信息和自适应图卷积的运动想象脑电信号分类识别方法。首先,对原始运动想象脑电信号进行子频带划分,提取频域信息;然后,采用互信息神经估计方法构建邻接矩阵,获取脑电信号的非线性关系;最后,设计一种结合CBAM的自适应图卷积网络捕获各通道间的动态关联强度,实现空频特征提取。在BCICompetitionⅣ2a和BCICompetitionⅢ3a数据集上,分别达到83.14%和88.19%的平均准确率,结果表明本文方法能有效获得脑电通道间功能连接关系,为运动想象脑电信号解码提供新思路。