以二维图像为表示的适当拓扑地图上的时空汇聚用于脑电图分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。基于脑电信号的运动想象分类的研究提出了一种新的方法，利用坐标转换的 t-SNE 生成二维图像来表示拓扑地图，利用 InternImage 提取空间特征，利用 PoolFormer 启发的时空汇聚来利用序列的脑电图像中隐藏的时空信息，通过实验表明该方法在跨个体验证中二、三、四类运动想象任务中均取得了最佳的分类精度，分别达到了 88.57%、80.65% 和 70.17%。
该文章介绍了一种基于脑电信号的新方法，利用t-SNE生成二维拓扑地图，并使用InternImage提取空间特征。通过PoolFormer的时空汇聚，利用脑电图像中的时空信息。实验结果显示，该方法在跨个体验证中具有最佳的分类精度。
