EEG Microstate Sequences as Potential Brain-Computer Interface Triggers Derived from Motor Imagery Classification
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि EEG माइक्रोस्टेट अनुक्रमों का उपयोग करने वाला एक सेमी-सुपरवाइज्ड डीप लर्निंग मॉडल, ट्रांसफर लर्निंग के साथ मिलकर, मोटर इमेजरी कार्यों को वर्गीकृत करने के लिए प्रभावी रूप से उच्च सटीकता के साथ कम अंशांकन (कैलिब्रेशन) समय प्राप्त कर सकता है, जो उपयोगकर्ता-सुविधाजनक और अंशांकन-मुक्त ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है।