一种面向受试者个体的适用任务评估方法

本发明公开了一种面向受试者个体的适用任务评估方法，用于BCI系统的优化。本发明通过设计特定的实验范式，从单个受试者那里收集了进行运动想象和言语想象的EEG数据。利用跨任务解码技术，这些数据被转换为脑电图的不同视角，以此提取出与不同任务相关的关键脑电特征。接着，通过构建一个包含多层卷积和池化层的深度学习网络，进一步分析这些特征，评估模型的性能，并比较不同任务在多个性能指标上的表现。本发明综合运用了多任务EEG数据采集、跨任务解码技术以及深度学习网络模型，以精确解析和确定最适合受试者的任务类型。