MSVTNet: Multi-Scale Vision Transformer Neural Network zur EEG-basierten Dekodierung von motorischer Vorstellung

Auf Transformatoren basierende neuronale Netzwerke wurden auf die Elektroenzephalografie (EEG) Dekodierung für motorische Vorstellung (MI) angewendet. Die meisten Netzwerke konzentrieren sich jedoch darauf, den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus anzuwenden, um globale zeitliche Informationen zu extrahieren, während die Kreuzfrequenzkopplungsmerkmale zwischen verschiedenen Frequenzen vernachlässigt wurden. Darüber hinaus stellt die effektive Integration verschiedener neuronaler Netzwerke Herausforderungen für das fortschrittliche Design von Dekodierungsalgorithmen dar.