脑机接口主流算法解析课程视频汇总

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    • 讲座1--SSVEP算法解析
    • 讲座2--ERP/P300算法解析
    • 讲座3--运动想象算法解析
    • 讲座4--情感脑机接口算法解析

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脑机接口主流算法解析线上讲座已经结束,这次讲座包括四场:
讲座1–SSVEP算法解析
讲座2–ERP/P300算法解析
讲座3–运动想象算法解析
讲座4–情感脑机接口算法解析

本次讲座由陈小刚教授主持。陈小刚教授,中国医学科学院生物医学工程研究所副研究员。主要研究方向为脑机接口。已在PNAS、Journal of Neural Engineering、International Journal of Neural System等重要SCI期刊和会议上发表30余篇学术论文。

下面Rose简单介绍一下课程(课程视频地址传送,在后文)。

讲座1–SSVEP算法解析

主讲人:杨晨,北京邮电大学电子工程学院博士后。博士毕业于清华大学生物医学工程专业,主要研究方向为脑-机接口技术及神经信号处理。负责2019年及2020年世界机器人大赛BCI脑控机器人大赛技术赛比赛框架设计工作。

主讲内容:无训练稳态视觉诱发电位脑-机接口定义及主流算法介绍。重点分析滤波器组典型相关分析(FBCCA)、空时均衡及动态窗算法及设计思路。
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主讲人:黄志岷,澳门大学科技学院电机及电脑工程系博士生。主要研究方向为基于视觉诱发的脑机接口技术,信号处理和机器学习。作为队长,在2019世界机器人大赛BCI脑控机器人大赛暨第三届中国脑机接口比赛中,获得技术赛综合特等奖、枕叶/稳态视觉刺激脑机组第一名及颞叶/运动想象脑机组第一名,并创脑机打字纪录。

主讲内容:SSVEP有训练的主流算法介绍。包括典型相关分析(CCA)和任务相关成分分析(TRCA)等,其基本原理和Matlab代码实现等,以及不同算法之间的联系。SSVEP有训练的主流算法的改进。针对主流算法在实际应用中的可能出现的问题(如:训练数据不足的问题)而提出的改进算法。

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课程地址B站:
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讲座2–ERP/P300算法解析

主讲人:李舒蕊,华东理工大学信息科学与工程学院博士生。主要研究方向为脑机接口系统优化与应用,在基于P300脑机接口系统的信号分析与处理中有丰富经验。作为技术主要负责人曾获国家自然科学基金委主办的第三届中国脑-机接口比赛技术赛一等奖。导师为华东理工大学信息科学与工程学院金晶教授。
关于金晶教授的简介,可以查看《第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》

主讲内容:P300脑机接口系统介绍;P300信号的主流分类算法,介绍P300脑机接口中的主流分类算法,如Fisher 线性判别分析、逐步线性判别分析、贝叶斯线性判别分析以及支持向量机(SVM)等方法,并结合P300拼写器范式简述目标识别过程。

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主讲人:肖晓琳,天津大学博士生。主要研究方向为脑-机接口和脑电信号处理。导师为天津大学医学工程与转化医学研究院教授、院长明东教授。
关于明东教授的简介,可以查看《第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》

主讲内容:aVEP范式介绍,基于非对称视觉诱发电位(aVEP)的脑-机接口字符拼写范式介绍。DCPM算法介绍,适用于多种ERP特征识别分类的判别典型模式匹配(discriminative canonical pattern matching, DCPM)解码算法。
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课程地址B站:
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讲座3–运动想象算法解析

主讲人:杨帮华:上海大学机电工程与自动化学院、医学院双聘教授,博士生导师。连续从事脑机接口技术及其工程应用研究近20年,主要研究运动想象脑机接口解码技术、虚拟现实技术、BCI结合VR技术在医疗康复领域工程应用,包括脑卒中患者康复训练系统等。BCI脑控机器人大赛赛事专家委员会成员。
关于杨帮华教授的简介,可以查看《第2期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》

主讲内容:CSP、SBCSP、FBCSP、discriminativeFBCSP、Regularized CSP介绍及基于CNN的深度学习算法等,帮助参赛团队更加深入认识运动想象脑电信号,了解其主流处理算法和熟悉算法的处理思路及流程,包括算法相应的参考文献;团队研究的脑电预处理、WPD-CSP算法,时间窗优化等,目前开展的基于运动想象BCI结合VR在医疗康复方面的工程化应用,以及BCI在更多疾病诊断及康复应用方面的应用前景。

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主讲人:江京,中国航天员中心研究实习员。主要研究方向为航天工效学和视觉脑机接口技术。主要参与项目有装备发展部预研基金、国家自然科学基金等。作为技术主要负责人曾获国家自然科学基金委主办的中国第三届脑-机接口比赛技术赛二等奖。

主讲内容:运动想象典型算法介绍,包括目前常用的提取运动想象脑电数据特征的算法,如FCSP、CSP-tangentspace mapping(TSM)等,优化时间域、空间域和频域特征的方法,如基于mutualinformation、least absolute shrinkage and selection operator等的特征选择算法。
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课程地址B站:
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讲座4–情感脑机接口算法解析

主讲人:何晖光,中国科学院自动化研究所研究员,博导,中国科学院大学岗位教授。中科院青促会优秀会员,中科院脑智卓越中心团队成员。其研究领域为脑科学、人工智能,脑-机接口、医学影像处理等,研究结果在IEEE TNNLS, IEEE TCYB, IEEE TNSRE, IEEE TCDS, MICCAI等相关领域的国内外核心期刊以及国际主流会议上发表文章150余篇。

主讲内容:多模态情绪识别及跨被试迁移学习介绍:
1)基于少量有标签的样本,如何快速的适配模型;
2)基于大量无标签样本的迁移学习;
3)基于多模态信号半监督的情绪识别。

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主讲人:罗赟,上海交通大学电子信息与电气工程学院,计算机科学与工程系博士研究生。主要研究方向为基于脑电的情绪识别和疲劳驾驶检测,机器学习。导师:吕宝粮教授。关于吕宝粮教授的简介可以查看《第2期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》

主讲内容:迁移学习的基本概念介绍;域适应迁移学习算法介绍:包括迁移学习中最常见的域适应算法,比如传统的迁移成分分析算法(TCA),基于神经网络以及对抗学习的域适应算法比如DANN,ADDA等算法,及其实现方法。应用域适应算法建立跨被试的模型介绍:介绍直接基于脑电建立跨被试模型精度下降的原因,并介绍域适应算法在情绪识别以及疲劳驾驶检测领域常见的应用。
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课程地址B站:
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课程观看地址:
讲座1–SSVEP算法解析
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讲座2–ERP/P300算法解析
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讲座3–运动想象算法解析
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讲座4–情感脑机接口算法解析
课程地址B站:
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参考:http://elite.worldrobotconference.com/about/79.html
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