Integrating Biological and Machine Intelligence: Attention Mechanisms in Brain-Computer Interfaces

作者: Jiyuan Wang, Weishan Ye, Jialin He, Li Zhang, Gan Huang, Zhuliang Yu, Zhen Liang

发布时间: 2025-02-27

来源: arxiv

研究方向: 脑机接口（BCI）与注意力机制

主要内容

本文综述了传统和基于Transformer的注意力机制在脑电图（EEG）信号分析中的应用，重点关注多模态数据融合。通过捕捉EEG信号在时间、频率和空间通道上的变化，注意力机制提高了特征提取、表示学习和模型鲁棒性。文章探讨了现有挑战和新兴趋势，强调了BCI技术未来发展方向。

1. 对传统和Transformer-based注意力机制进行了全面综述。

2. 分析了注意力机制在EEG-based BCI中的应用，特别是多模态数据融合。

3. 讨论了注意力机制在EEG信号建模中的挑战和趋势。

4. 为研究人员提供了关于利用注意力机制改进EEG解释和应用的宝贵见解。

1. 文献综述

2. 注意力机制

3. Transformer架构

4. 多模态数据融合

5. EEG信号分析

文章未提供具体的实验结果，而是综述了现有研究和趋势。

未来的研究可以集中在以下方面：更广泛的应用领域，如认知神经科学、临床诊断、康复医学和情感计算；基于EEG信号特性的专用模型结构；轻量级和节能的模型结构；以及BCI技术在临床康复、残疾支持、海事安全、教育神经科学、情绪自适应接口和航空航天神经工程学中的应用。