Synthesizing EEG Signals from Event-Related Potential Paradigms with Conditional Diffusion Models

数据稀缺是脑机接口领域的一大问题，可以通过使用生成模型（特别是扩散模型）来缓解。虽然扩散模型在以前已经成功应用于脑电图（EEG）数据，但现有模型在采样方面缺乏灵活性或需要对EEG数据进行其他表示。为了克服这些限制，我们介绍了一种新的条件扩散模型方法，利用无分类器指导直接生成特定受试者、会话和类别的EEG数据。除了常用指标外，还使用领域特定指标来评估生成样本的特异性。结果表明，所提出的模型可以为每个受试者、会话和类别生成类似真实数据的EEG数据。

论文旨在通过使用扩散模型来缓解脑机接口领域中的数据稀缺问题。

使用无分类器引导的条件扩散模型直接生成特定主题、会话和类别的EEG数据。

实验结果表明，所提出的模型可以为每个主题、会话和类别生成类似真实数据的EEG数据。使用了领域特定的指标来评估生成样本的特异性。

最近的相关研究包括使用生成模型来解决数据稀缺问题的其他论文，如Variational Autoencoder (VAE)和Generative Adversarial Networks (GANs)等。