ASPEN: Mehr Stabilität durch spektral‑temporale Fusion bei EEG‑BCIs

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Die Übertragung von Gehirn‑Computer‑Interface‑Modellen auf neue Benutzer bleibt ein zentrales Problem, weil die neuronalen Signale stark von Person zu Person variieren. Forscher haben untersucht, ob spektrale Darstellungen stabilere Merkmale liefern als zeitliche Wellenformen.

Durch Korrelationen in drei EEG‑Paradigmen – SSVEP, P300 und Motorische Vorstellung – zeigte sich, dass spektrale Features konsequenter über verschiedene Probanden hinweg übereinstimmen als ihre zeitlichen Gegenstücke.

Auf dieser Erkenntnis basiert die neue Architektur ASPEN, die spektrale und zeitliche Feature‑Streams über eine multiplikative Fusion kombiniert. Nur wenn beide Modalitäten übereinstimmen, werden die Merkmale weitergeleitet, wodurch ein dynamisches Gleichgewicht zwischen Spektrum und Zeit erreicht wird.

In Tests an sechs etablierten Datensätzen erzielte ASPEN die höchste Genauigkeit bei unbekannten Probanden in drei Fällen und blieb in den übrigen Studien konkurrenzfähig. Die Ergebnisse zeigen, dass die multiplikative multimodale Fusion die Cross‑Subject‑Generalisation in EEG‑BCIs deutlich verbessert.