Open AccessOA PDF
Bio-MF: Generasi Lintas Modal EEG-ke-fNIRS Latensi Rendah dan Fidelitas Tinggi untuk Antarmuka Otak-Komputer Motor-Imagery Hibrida
Boyuan Zhao; Sifan Zhang; Luping Chen
- Ringkasan
- Bio-MF adalah kerangka MeanFlow satu-langkah tanpa latent untuk generasi fNIRS terkondisi EEG yang mencapai latensi inferensi 7,0 ms (857× lebih cepat daripada SCDM 1000 langkah) sekaligus meningkatkan akurasi MI-BCI hibrida hingga 4,15 po…
- Metode
- Bio-MF dibangun di atas formulasi **MeanFlow satu-langkah tanpa latent**. Alih-alih beroperasi di ruang latent terkompresi, model langsung memprediksi sinyal fNIRS bersih $x$ di r…
- Hasil
- Penulis mengevaluasi Bio-MF pada dua dataset. Pada **Dataset 1**, augmentasi EEG dengan fNIRS sintetis meningkatkan akurasi klasifikasi (ACC) dibandingkan dekode EEG saja sebesar **3,37 poin persenta…