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Multiclass Informative Instance Transfer Learning Framework for Motor Imagery-Based Brain-Computer InterfaceMarco de aprendizaje de transferencia de instancias informativas multiclase para la interfaz cerebro-ordenador basada en imágenes motoras

Resumen

Un paradigma ampliamente discutido para la interfaz cerebro-ordenador (BCI) es la tarea de imágenes motoras utilizando la modalidad de electroencefalografía (EEG) no invasiva. Suele requerir una larga sesión de entrenamiento para recopilar una gran cantidad de datos de EEG, lo que agota al usuario. Uno de los enfoques para acortar esta sesión es utilizar las instancias de usuarios anteriores para entrenar al aprendiz para el nuevo usuario. En este trabajo, se investiga la transferencia directa de usuarios anteriores y se aplica al BCI de imágenes motoras multiclase. A continuación, se ha intentado el aprendizaje activo (AL) impulsado por la transferencia de instancias informativas para la BCI multiclase. La transferencia informativa de instancias muestra un mejor rendimiento que la transferencia directa de instancias, que alcanza el punto de referencia utilizando una cantidad reducida de datos de entrenamiento (49% menos) en los casos de 6 de los 9 sujetos. Sin embargo, ninguno de estos métodos tiene un rendimiento superior para todos los sujetos en general. Para obtener un marco de aprendizaje de transferencia genérico para BCI, se diseña y aplica un conjunto óptimo de métodos de transferencia informativa y directa. El conjunto optimizado supera a los métodos de transferencia directa e informativa para todos los sujetos, excepto uno, en el conjunto de datos de imágenes motoras multiclase de la competición BCI IV. Consigue el rendimiento de referencia para 8 de los 9 sujetos utilizando una media del 75% menos de datos de entrenamiento. Así, el requisito de grandes datos de entrenamiento para el nuevo usuario se reduce a una cantidad significativa.

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