Riemannian Geometry on Connectivity for Clinical BCI - INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Riemannian Geometry on Connectivity for Clinical BCI

Résumé

Riemannian BCI based on EEG covariance have won many data competitions and achieved very high classification results on BCI datasets. To increase the accuracy of BCI systems, we propose an approach grounded on Riemannian geometry that extends this framework to functional connectivity measures. This paper describes the approach submitted to the Clinical BCI Challenge-WCCI2020 and that ranked 1 st on the task 1 of the competition.
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Dates et versions

hal-03202349 , version 1 (27-04-2021)

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Citer

Camille Noûs, Marie-Constance Corsi, Sylvain Chevallier, Florian Yger. Riemannian Geometry on Connectivity for Clinical BCI. ICASSP 2021, Jun 2021, Toronto / Virtual, Canada. ⟨10.1109/ICASSP39728.2021.9414790⟩. ⟨hal-03202349⟩
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