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论文EEG-Conformer 项目介绍
背景概述
EEG-Conformer 是一个专为脑电图（EEG）信号解码和可视化而设计的创新型卷积 Transformer 模型。这项技术通过结合卷积和自注意力机制，有效地捕捉 EEG 信号中的局部和全局特征，提供了一种统一的 EEG 分类框架。
项目核心理念
EEG-Conformer 的核心在于将时空卷积、池化及自注意力机制相结合。卷积模块负责通过一维时空卷积层提取 EEG 信号中的低级局部特征，而自注意力模块则用于提取局部时序特征间的全局关联。随后，利用基于全连接层的简单分类器模块预测 EEG 信号的类别。另外，该项目还开发了一种可视化策略，将类别激活映射投射到大脑拓扑结构上，帮助更直观地理解模型的分类结果。
系统需求
- Python 3.10
- Pytorch 1.12
数据集及性能
在进行与其他方法的比较时，请使用一致的训练-验证-测试拆分。EEG-Conformer 已在以下数据集上进行了测试：
- BCI Competition IV2a：提高到 78.66% 的分类准确率（保留测试集）
- BCI Competition IV2b：达到 84.63% 的准确率（保留测试集）
- SEED 数据集：在五折交叉验证中取得了 95.30% 的准确率
研究贡献
EEG-Conformer 的开发对于 EEG 信号的自动解码和分析具有重要意义；它不但提高了分类的精度，还提供了一种可视化脑电信号处理的工具。此外，该项目也已成为 braindecode 工具箱的一部分，进一步推动该领域的发展。
结论与期望
EEG-Conformer 项目的团队期望通过这项技术的分享与应用，能够为 EEG 信号解码领域提供有用的工具并推动相关研究的开展。如果您在研究中使用了这项技术，希望您能在文中引用他们的研究成果。
相信通过了解 EEG-Conformer 项目，读者们能更好地理解其技术架构和应用场景，为 EEG 信号研究带来新的启发与思考。
