63、上海大学：MSConvNet-多尺度卷积神经网络解码大鼠运动疲劳数据[攒劲的模型来喽]

1、介绍：

文章：<A multiscale convolutional neural network based on time-frequency
features for decoding rat exercise fatigue LFP >，本文由上海大学于2024.4.8日发表于<Biomedical Signal Processing and Control >，IF：5.1\JCR：Q1

作者：Guofu Zhang , Banghua Yang *, Xin Dong , Jun Ma ，Peng Zan , Xinxing Xia

单位：School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai, China b School of Medicine, Shanghai University, Shanghai, China

杨老师及其团队还是强，几乎成了这个一区文章的常客了，在脑机接口领域没有专门的顶刊，这个期刊可以说是BCI的顶刊了，无论是权威性还是含金量都是很高的，之前讲过的这个期刊文章是EEGNex，我拿了两篇博客来讲这个模型，本次我也是边看此文边写本篇博客，看看本创新模型会给我们带来哪些启发呢。

2、实验方法：

看论文我看的多了，一般直接看模型再看其他，比如数据、结论等，在这把实验方法简要介绍一下：

1、设计大鼠运动疲劳的实验范式

2、将LFP（局部场电位）记录电极植入大鼠大脑的M1和M2区域，获得运动疲劳前后静息状态下的LFP

3、对LFP数据进行预处理、功率谱和统计分析

4、根据LFP数据特征设计MSConvNet模型，对运动疲劳前后的LFP进行分类

5、使用一些指标和可视化方法来证明此模型的有效性

3、MSConvNet ：

这里，做大鼠实验的可以学习一下本实验在做大鼠疲劳是如何做的，需要关注的是：
1、大鼠麻醉气体、麻醉时间、深度麻醉时间

2、电极植入手术钻头长度、气体麻醉浓度的保持范围

3、手术过程中减少大鼠出血的方法

4、左侧M1、M2；右侧M1、M2精确的电极植入距离（mm）

5、电极固定方法、术后预防炎症方法

6、术后恢复时间（天）

7、LFP记录时间（minutes）

数据处理方法：

1、0.5–100 Hz带通滤波+50 Hz陷波滤波，排除工频干扰

2、通过视屏筛选保留600个LFP样本数据

3、对LFP五个频带（Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma）分别提取PSD特征用于模型计算

模型搭建：

前提：鉴于之前的研究：大鼠运动疲劳后，ECoG的Theta、Alpha和Beta波段的功率谱降低，在频域上表现出显著特征。有鉴于此，为了使模型学习更多的时间特征和频率特征，本文提出了一种多尺度CNN，MSConvNet，用于通过设置不同长度的滤波器来提取疲劳前和疲劳后LFP的时间和多频带特征。

MSConvNet

本模型一共三个Module，分别是：

1、Temporal Feature Module（时间特征模块）

2、Narrow Frequency Feature Module（窄频特征模块）

3、Wide Frequency Feature Module(宽频特征模块)

看到这里，跟着我学习的同学会想到EEGNet，对的，本模型也是在已有的EEGNet等sota模型上总结出的一些规律进行设计的，按照Block进行设计搭建，但是上述每个Module中还包含4个小的block，所以本模型总共12个block，下面跟随我的步伐咱们对每个模块细细的解读。

1、Temporal Feature Module

咱们来看第一个大的Block，它里面有4个小的ConvPoolBlock，其中：

ConvPoolBlock1：

Conv2d：kernel_size=1*10,filter=25,padding='same'

Conv2d:kernel_size=4*1,filter=25,padding='valid'

BN+ELU

MaxPooling:kernel_size=1*3,stride=1*3

Dropout:p=0.25

这里我直接说我们可以得到哪些经验，看了这么多论文模型，其实都差不多的规律（好好看，好好学，都是重点，别怪我没提醒你哦）：

1、先时间卷积后空间卷积，效果最好

2、凡是时间卷积核padding都是same，空间卷积都是valid，两者stride都是1

3、时间卷积核要小，但其设计也需要参考采样率以及采集的时间点，比如这里是1*10的卷积核，采样率是1000Hz，那就是在10ms的时间尺度上提取时间特征。

4、该模型时间空间卷积堆叠再激活，中间没其他东西

5、卷积+BN+激活函数这顺序不能乱

6、丢弃层放在BN和激活之后，一般放在池化之后，不跨被试丢弃率p=0.25，跨被试p=0.5

7、池化的k和s也需要根据采样率设计

8、这个皮层电图（ECoG）数据它的输入这里显示的是1,4,1000，其实完整的是（batch_size,1,C,T）也是原本的3维数据扩了一维度1，作为模型新的输入通道，这种数据以及完全侵入式的Spikes的数据，只要是输入到卷积模型中，都是这种4维输入！！！

ConvPoolBlock2：

Conv2d：k=1*10，f=50

BN+ELU

MaxPooling2d：k=1*3,S=1*3

Dropout:p=0.25

ConvPoolBlock3：

Conv2d：k=1*10，f=100

BN+ELU

MaxPooling2d：k=1*3,S=1*3

Dropout:p=0.25

ConvPoolBlock4：

Conv2d：k=1*10，f=32

BN+ELU

MaxPooling2d：k=1*3,S=1*3

Dropout:p=0.25

总结：

时间特征提取模块，一共4个小的block，每个block都有一层二维时间卷积来提取不同的时间尺度特征，最重要的是ConvPoolBlock1，里面还有一层空间卷积，可以学习全局空间信息。

2、Narrow Frequency Feature Module

攒劲的节目来了，让咱们看第二个大的Block，它里面也有4个小的ConvPoolBlock，其中：

ConvPoolBlock1：

Conv2d：kernel_size=1*500,filter=25,padding='same'

Conv2d:kernel_size=4*1,filter=25,padding='valid'

BN+ELU

MaxPooling:kernel_size=1*3,stride=1*3

Dropout:p=0.25

窜劲儿的知识点有：

时间卷积核=1*500，是采样率的一半，大的卷积核可提取LFP数据的频率特征。也可以捕获2 Hz及以上的频率信息。

ConvPoolBlock2：

Conv2d：k=1*166，f=50

BN+ELU

MaxPooling2d：k=1*3,S=1*3

Dropout:p=0.25

ConvPoolBlock3：

Conv2d：k=1*55，f=100

BN+ELU

MaxPooling2d：k=1*3,S=1*3

Dropout:p=0.25

ConvPoolBlock4：

Conv2d：k=1*18，f=32

BN+ELU

MaxPooling2d：k=1*3,S=1*3

Dropout:p=0.25

3、Wide Frequency Feature Module

ConvPoolBlock1：

Conv2d：kernel_size=1*250,filter=25,padding='same'

Conv2d:kernel_size=4*1,filter=25,padding='valid'

BN+ELU

MaxPooling:kernel_size=1*3,stride=1*3

Dropout:p=0.25

ConvPoolBlock2：

Conv2d：k=1*83，f=50

BN+ELU

MaxPooling2d：k=1*3,S=1*3

Dropout:p=0.25

ConvPoolBlock3：

Conv2d：k=1*27，f=100

BN+ELU

MaxPooling2d：k=1*3,S=1*3

Dropout:p=0.25

ConvPoolBlock4：

Conv2d：k=1*9，f=32

BN+ELU

MaxPooling2d：k=1*3,S=1*3

Dropout:p=0.25

总结：

这个窄频和宽频block的设计不同之处是卷积核的设计宽是窄的1/2，ConvPoolBlock1的第一卷积也是卷积核大小为（1*250）的时间卷积，对应于4Hz的频率分辨率。这种设置是由大脑节律（德尔塔、西塔、阿尔法、贝塔和伽马）的划分驱动的，有文献表明，大鼠在运动疲劳前后的ECoG频带存在显著差异。此外，FBCNet和FBCSP也使用4H划分的频带组来提取特征，结果良好。ConvPoolBlock1-4的卷积核长度定义为：