Brain Computer Interface (BCI) technologies have the potential to improve the lives of millions of people around the world, whether through assistive technologies or clinical diagnostic tools. Despite advancements in the field, however, at present consumer and clinical viability remains low. A key reason for this is that many of the existing BCI deployments require substantial data collection per end-user, which can be cumbersome, tedious, and error-prone to collect. We address this challenge via a deep learning model, which, when trained across sufficient data from multiple subjects, offers reasonable performance out-of-the-box, and can be customized to novel subjects via a transfer learning process. We demonstrate the fundamental viability of our approach by repurposing an older but well-curated electroencephalography (EEG) dataset and benchmarking against several common approaches/techniques. We then partition this dataset into a transfer learning benchmark and demonstrate that our approach significantly reduces data collection burden per-subject. This suggests that our model and methodology may yield improvements to BCI technologies and enhance their consumer/clinical viability.


翻译:脑计算机接口(BCI)技术有可能通过辅助技术或临床诊断工具改善全世界数百万人的生活。尽管在这一领域取得了进步,但目前消费者和临床可行性仍然很低,其主要原因是,许多现有的BCI部署需要为最终用户收集大量数据,而这些数据可能繁琐、乏味和易出错,需要收集。我们通过深层次学习模式来应对这一挑战,这种模式如果经过培训,从多个学科获得足够的数据,就能提供合理的外向效果,并且可以通过转让学习过程适应新的科目。我们通过重新规划旧而精密的电子脑学(EEEG)数据集和参照若干共同方法/技术进行基准衡量,展示了我们方法的根本可行性。我们然后将这一数据集分成一个传输学习基准,表明我们的方法大大减轻了每个学科的数据收集负担。这表明,我们的模型和方法可以改进BCI技术,提高它们的消费者/临床可行性。

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