【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及機器學習和信號處理領域，尤其涉及一種基于對比學習的腦電圖信號分類方法。
技術介紹
1、腦電圖(electroencephalography，eeg)是一種通過在頭皮上放置電極記錄大腦電活動的技術。eeg可以捕捉到大腦的電信號，這些信號在神經科學、臨床診斷和腦-計算機接口(brain-computer?interface，bci)系統中有廣泛應用。運動想象(motor?imagery，mi)指的是通過在腦中想象執行某個特定的運動，激活與該運動相關的腦區，而不實際進行運動。此技術用于解碼用戶的意圖，以控制外部設備，例如，幫助運動障礙患者提高生活質量。運動想象在bci系統中的應用具有重要的潛力，能夠提高系統的準確性并提供創新的解決方案。
2、傳統的運動想象解碼方法主要依賴于手工特征提取和經典分類器。這些方法的流程包括對eeg信號進行預處理，以提高信號質量，然后從處理后的信號中提取特征，接著使用支持向量機(support?vector?machine，svm)或線性判別分析(linear?discriminantanalysis，lda)等經典分類器進行特征選擇和分類。這些方法雖然在某些情況下有效，但由于需要大量標記數據和復雜的特征工程，它們在處理復雜的eeg信號時面臨諸多挑戰。這些挑戰包括特征工程的復雜性以及對不同個體的適應性差。
3、近年來，深度學習技術在運動想象解碼中取得了顯著進展。深度學習方法能夠自動從原始eeg信號中提取和分類特征，減少了對手工特征設計的需求。常見的深度學習架構包括卷積神經
4、現有對比學習技術中，對比學習是一種通過比較樣本之間的相似性和差異性來學習特征表示的方法。當前已有一些相關的對比學習技術，如simclr和moco，這些方法主要應用于計算機視覺任務中。simclr是一種自監督學習方法，它通過生成數據增強樣本并對比其特征表示來優化編碼器。simclr使用對比損失函數，最小化同一圖像不同增強版本之間的距離，同時最大化不同圖像之間的距離，從而學習有效的特征表示。moco則通過維護一個動態的負樣本庫來提高對比學習的穩定性，使用動量編碼器和對比庫優化特征表示。
5、雖然這些對比學習技術在計算機視覺任務中表現優異，但在eeg信號處理中的應用尚在發展階段。現有方法主要針對圖像數據，對于eeg信號的處理效果和適用性仍需進一步探討。因此，本專利技術的seqclr和domclr算法在處理eeg信號時展現出更好的性能，通過結合時間序列對比學習和實例對比學習，克服了傳統方法的局限性，提升了特征表示的質量和對個體差異的適應能力。
6、上述現有技術存在以下缺點：
7、1.對標記數據的依賴性：傳統的運動想象解碼方法通常依賴于大量的標記數據進行訓練。這些方法包括手工特征提取和經典分類器(如支持向量機(svm)和線性判別分析(lda))，這些技術需要對大量的eeg信號進行手動標記，過程復雜且費時。由于標記數據的獲取過程繁瑣且成本高，這限制了這些方法在實際應用中的推廣和普及。
8、2.復雜的特征工程：傳統方法中的特征提取和選擇過程往往需要深厚的領域知識和經驗。這些步驟涉及多個階段，包括預處理、特征計算和選擇，且每個階段都可能引入人為因素和誤差，從而影響最終的分類效果。復雜的特征工程不僅增加了處理的難度，還使得這些方法對不同個體和任務的適應性較差。
9、3.對不同個體的適應性差：深度學習技術雖能自動從原始eeg信號中提取特征，但這些技術仍然依賴于大量的標記數據，并且在面對個體差異時表現不佳。eeg信號在不同個體之間具有較大的變異性，這使得基于深度學習的模型在泛化到新個體時的性能可能會受到影響，尤其是在缺乏足夠標記數據的情況下。
10、4.隱私問題：深度學習方法需要大量標記數據進行訓練，這可能引發隱私問題。eeg信號屬于敏感數據，涉及個人隱私，處理這些數據時需要確保隱私保護措施到位。傳統的標記數據驅動的學習方法未能充分解決這一問題，從而限制了其在隱私敏感環境中的應用。
11、這些缺點的根本原因在于現有技術在處理eeg信號時對標記數據的高度依賴、復雜的特征工程要求以及對個體差異的適應能力不足。這些問題導致了現有技術在實際應用中面臨挑戰，亟需新的方法來克服這些限制。
12、本專利技術旨在解決腦電圖(electroencephalography，eeg)信號分類中的兩個關鍵技術問題：如何提高模型的泛化能力以及如何保護數據隱私。傳統的腦-計算機接口(bci)系統在處理個體差異大的腦電圖信號時，往往面臨分類性能不穩定和隱私泄露的挑戰。本專利技術提出了一種結合序列對比表示學習(sequential?contrastive?representationlearning，seqclr)和領域對比學習(domain-specific?contrastive?learning，domclr)的雙重對比學習方法，以增強特征表示、減少對標記數據的依賴并有效保護隱私。該技術屬于機器學習和信號處理領域，具體涉及自監督學習和半監督學習在腦電圖信號處理中的應用。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于針對現有技術的不足，提供一種基于對比學習的腦電圖信號分類方法。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了一種基于對比學習的腦電圖信號分類方法，包括如下步驟：
3、(1)問題定義與數據準備：定義一個包含來自m個受試者的腦電圖信號的數據集d，其中每個腦電圖信號由l個腦電圖通道和t個時間步長表示；
4、(2)數據增強：對每個腦電圖信號xi生成兩個不同的增強信號xi1和xi2；
5、(3)時間序列對比學習：使用編碼器從增強信號xi1和xi2中提取特征，分別得到特征向量zi1和zi2；再通過注意力機制從每個向量中提取全局特征，并最小化同一個腦電圖信號的不同增強之間的距離，同時最大化不同腦電圖信號之間的距離，進一步訓練編碼器；
6、(4)實例對比學習：使同一腦電圖信號的不同增強之間的距離最小化，同時使不同腦電圖信號之間的距離最大化，從而學習到更具代表性的特征表示，進一步訓練編碼器；
7、(5)類對比學習：使同一類腦電圖信號的不同增強之間的距離最小化，同時使不同類腦電圖信號之間的距離最大化，進一步訓練編碼器；
8、(6)將訓練后的編碼器和一個全連接層拼接得到一個分類器，通過分類器從原始腦電信號中提取特征，實現腦電圖信號的分類。
9、進一步地，所述步驟(3)具體為：
10、首先，使用由三個卷積層組成的編碼器網絡從增強信號本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于對比學習的腦電圖信號分類方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于對比學習的腦電圖信號分類方法，其特征在于，所述步驟(3)具體為：
3.根據權利要求1所述的基于對比學習的腦電圖信號分類方法，其特征在于，所述步驟(4)具體為：
4.根據權利要求1所述的基于對比學習的腦電圖信號分類方法，其特征在于，所述步驟(5)具體為：
5.根據權利要求1所述的基于對比學習的腦電圖信號分類方法，其特征在于，所述腦電圖信號分類方法通過結合序列對比表示學習SeqCLR和領域對比學習DomCLR實現；其中，
【技術特征摘要】
1.一種基于對比學習的腦電圖信號分類方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于對比學習的腦電圖信號分類方法，其特征在于，所述步驟(3)具體為：
3.根據權利要求1所述的基于對比學習的腦電圖信號分類方法，其特征在于，所述步驟(4)具體為：
【專利技術屬性】
技術研發人員：周騰，楊麗莎，
申請(專利權)人：電子科技大學長三角研究院衢州，
類型：發明
國別省市：
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