MLGO微算法科技發(fā)布突破性運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口算法，高精度與低復(fù)雜度兼得

近年來，深度學(xué)習(xí)方法顯著提升了MI-BCI的分類性能。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從原始EEG數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取復(fù)雜的特征，擺脫了傳統(tǒng)方法對(duì)手工特征設(shè)計(jì)的依賴。然而，現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型通常結(jié)構(gòu)復(fù)雜，參數(shù)量龐大，對(duì)硬件性能要求較高，難以在資源受限的設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)應(yīng)用。此外，EEG數(shù)據(jù)集通常規(guī)模較小，容易導(dǎo)致模型過擬合。微算法科技（NASDAQ:MLGO）以此提出了一種融合傳統(tǒng)信號(hào)處理與深度學(xué)習(xí)的混合方法，一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的運(yùn)動(dòng)想象（Motor Imagery, MI）腦機(jī)接口（BCI）分類算法。該算法融合了常見空間模式（Common Spatial Patterns, CSP）和集成注意力機(jī)制，通過大幅簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，在保持高分類精度的同時(shí)顯著降低了模型復(fù)雜度。

微算法科技該算法技術(shù)利用常見空間模式（CSP）進(jìn)行空間特征增強(qiáng)。CSP是一種在BCI信號(hào)處理中廣泛應(yīng)用的傳統(tǒng)方法，通過設(shè)計(jì)空間濾波器最大化一類信號(hào)的方差，同時(shí)最小化另一類信號(hào)的方差，從而增強(qiáng)類間可區(qū)分性。在本算法中，原始EEG信號(hào)首先通過頭皮上的電極（通常按國際10-20系統(tǒng)布局）采集，信號(hào)隨后經(jīng)過帶通濾波，聚焦于與運(yùn)動(dòng)想象相關(guān)的mu波段（8-12 Hz）和beta波段（18-30 Hz）。這些頻段在想象動(dòng)作時(shí)會(huì)表現(xiàn)出事件相關(guān)去同步化（ERD）或同步化（ERS），例如想象左手運(yùn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致右側(cè)運(yùn)動(dòng)皮層（C4電極附近）的mu波功率下降。

CSP的具體實(shí)現(xiàn)涉及計(jì)算兩類信號(hào)（例如左手 vs. 右手）的協(xié)方差矩陣Σ_1和Σ_2，通過廣義特征值分解求解優(yōu)化問題：argmax_w (w^T Σ_1 w / w^T Σ_2 w)。得到的濾波器w將多通道EEG數(shù)據(jù)投影到低維空間，生成具有高類間區(qū)分度的特征分量。這種空間變換不僅降低了噪聲影響，還突出了運(yùn)動(dòng)皮層的空間活動(dòng)模式。通過在算法前端引入CSP，微算法科技確保輸入到后續(xù)CNN的信號(hào)已具備高度任務(wù)相關(guān)性，從而減輕網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)，減少所需層數(shù)和參數(shù)量。

EEG信號(hào)的動(dòng)態(tài)特性要求算法同時(shí)捕捉時(shí)間和空間維度上的模式。傳統(tǒng)CNN可能單獨(dú)處理時(shí)間序列或通道數(shù)據(jù)，而微算法科技采用了多分支架構(gòu)實(shí)現(xiàn)時(shí)空特征融合，網(wǎng)絡(luò)包含兩個(gè)并行分支：

時(shí)間分支：使用一維卷積（1D Conv）沿時(shí)間軸滑動(dòng)，提取時(shí)間域特征，如ERD/ERS的振蕩模式。卷積核尺寸通常較長(zhǎng)（例如1x64），以捕捉較長(zhǎng)時(shí)間窗內(nèi)的節(jié)奏變化。

空間分支：使用二維卷積（2D Conv），將電極視為空間網(wǎng)格（類似于圖像處理中的像素），提取通道間的空間相關(guān)性。例如，C3和C4電極在左右手想象任務(wù)中的差異被放大。

這兩個(gè)分支的輸出通過拼接層（concatenation）融合，形成綜合的時(shí)空特征表示。這種設(shè)計(jì)源于大腦處理運(yùn)動(dòng)計(jì)劃的方式，即不同皮層區(qū)域（空間）與神經(jīng)元放電序列（時(shí)間）的協(xié)同作用。為了防止信息冗余，融合后加入批歸一化（batch normalization）和丟棄（dropout）層，分別用于穩(wěn)定激活值分布和引入正則化，減少對(duì)小規(guī)模EEG數(shù)據(jù)集的過擬合風(fēng)險(xiǎn)。

微算法科技算法的另一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)是集成注意力機(jī)制，用于動(dòng)態(tài)選擇最顯著的特征。注意力機(jī)制通過為輸入的不同部分分配權(quán)重，增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵信息的關(guān)注。微算法科技采用了多頭注意力（multi-head attention）設(shè)計(jì)，每一個(gè)注意力頭專注于不同的特征維度，多頭的輸出通過平均或加權(quán)求和聚合，形成魯棒的特征表示。這種集成方式避免了單一注意力機(jī)制的局限性，確保模型能夠捕捉多樣的時(shí)空依賴關(guān)系。注意力機(jī)制的引入使CNN僅處理最相關(guān)的信息流，從而減少后續(xù)全連接層的計(jì)算需求，顯著降低整體復(fù)雜度。

與傳統(tǒng)方法的比較凸顯了其優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)方法依賴手工特征，難以適應(yīng)個(gè)體差異，而深度模型雖精度高但計(jì)算開銷大。微算法科技（NASDAQ:MLGO）的混合方法通過CSP預(yù)處理降低數(shù)據(jù)維度，通過注意力機(jī)制聚焦關(guān)鍵特征，避免了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的需求。此外，算法對(duì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的依賴較低，利用預(yù)訓(xùn)練CSP濾波器實(shí)現(xiàn)跨受試者的遷移學(xué)習(xí)，進(jìn)一步緩解了EEG數(shù)據(jù)量不足的問題。

此外，該算法的低復(fù)雜度使其適用于嵌入式系統(tǒng)，如可穿戴BCI頭顯，用于游戲中通過想象手勢(shì)控制虛擬角色。在醫(yī)療領(lǐng)域，它可增強(qiáng)神經(jīng)反饋治療，訓(xùn)練患者調(diào)節(jié)腦節(jié)奏。注意力權(quán)重的可視化還為臨床醫(yī)生提供個(gè)性化診斷依據(jù)，幫助優(yōu)化康復(fù)方案。

微算法科技推出的基于時(shí)空特征融合和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口分類算法，標(biāo)志著腦機(jī)接口技術(shù)在性能與實(shí)用性上的雙重突破。這一創(chuàng)新通過巧妙整合常見空間模式、時(shí)空特征融合和集成注意力機(jī)制，這一創(chuàng)新通過巧妙整合常見空間模式、時(shí)空特征融合和集成注意力機(jī)制。這種高效、低復(fù)雜度的設(shè)計(jì)極大降低了腦機(jī)接口的硬件門檻，為醫(yī)療康復(fù)、輔助溝通和娛樂游戲等領(lǐng)域開辟了廣闊的應(yīng)用前景。從幫助中風(fēng)患者控制機(jī)械臂到賦能游戲玩家通過意念操控虛擬角色，這項(xiàng)技術(shù)正將科幻變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，展現(xiàn)了神經(jīng)科技賦能人類潛能的無限可能。