fNIRS深度学习分类模型

根据提供的引用内容，fNIRS深度学习分类模型是一种用于多模态脑电分类的算法。该算法结合了运动想象（MI）和心理负荷（MWL）任务的混合EEG-fNIRS混合记录，并使用深度神经网络（DNN）进行分类。与单独使用EEG或fNIRS记录相比，多模态记录的分类准确性更高。该算法相对于传统算法显著提高了分类性能，MI任务的平均准确率达到90％，比SVM性能高8％。对于n-back任务，提出的DNN可以达到87％的精度，而使用SVM分类器则可以达到82％的精度。该算法的DNN结构由四个隐藏层组成，每个隐藏层包含60个神经元。输入层的神经元数目取决于HbO/HbR和EEG通道的总和。输出层的单元数取决于实验中的类别数量，软最大激活函数表示类别的概率分布。该算法证明了使用多模态BCI和完全连接的DNN实现强大分类性能的可行性。

相关问题

fnirs深度特征提取

fNIRS (functional near-infrared spectroscopy) 是一种非侵入性的脑成像技术，可以通过测量脑组织中的血红蛋白和氧合血红蛋白的浓度变化来研究脑功能活动。fNIRS 数据通常包含几个通道的时间序列数据，每个通道代表不同的脑区域。

要从fNIRS数据中提取深度特征，可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。这些模型可以对时间序列数据进行建模，从而提取出有意义的特征。在使用深度学习模型之前，通常需要对fNIRS数据进行预处理，例如去除噪声、归一化等。

另外，还可以使用基于时间序列分析的方法，如小波变换、时频分析等，来提取fNIRS数据的特征。这些方法可以在时间和频率维度上对数据进行分析，从而提取出不同层次的特征。

总之，提取fNIRS数据的深度特征是一个复杂的问题，需要结合领域知识和深度学习技术进行处理。

fnirs深度特征提取代码

fnirs数据处理通常需要进行预处理、特征提取和模型训练等步骤。在特征提取方面，常用的方法包括时域特征、频域特征和时频域特征等。以下是一些常用的fnirs深度特征提取代码示例。

1. 基于CNN的特征提取

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D

# 构建CNN模型
def create_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(100, activation='relu'))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
    return model

# 读取fnirs数据
data = np.loadtxt('fnirs_data.txt')

# 提取特征
X = data[:, :-1] # 输入数据
y = data[:, -1] # 输出数据

# 调整数据形状
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 构建CNN模型
model = create_model(X.shape[1:])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)

2. 基于LSTM的特征提取

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

# 构建LSTM模型
def create_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(100, input_shape=input_shape))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
    return model

# 读取fnirs数据
data = np.loadtxt('fnirs_data.txt')

# 提取特征
X = data[:, :-1] # 输入数据
y = data[:, -1] # 输出数据

# 调整数据形状
X = X.reshape((X.shape[0], 1, X.shape[1]))

# 构建LSTM模型
model = create_model(X.shape[1:])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)

以上代码示例仅供参考，具体的特征提取方法需要根据实际数据情况进行选择和调整。