Cognitive Neurodynamics：基于时-空特征增强的运动想象脑电解码模型
8.0
来源：
brainnews
发布时间：
2025-08-14 09:14
摘要：
本文提出了一种新型时空特征增强网络DSTA-Net，优化了运动想象脑电解码性能，提升了分类准确率，为卒中患者的脑机接口应用提供了重要的算法支持。
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关键证据
DSTA-Net在四个数据集上表现最佳，分类准确率高达85.7%。
模型优化了运动想象脑电解码性能，增强特征可解释性。
研究为卒中患者的临床应用提供了算法支撑。
真实性检查
否
AI评分总结
本文提出了一种新型时空特征增强网络DSTA-Net，优化了运动想象脑电解码性能，提升了分类准确率，为卒中患者的脑机接口应用提供了重要的算法支持。