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　　随着脑机接口技术的迅速发展，通过监测脑活动并将其转换为可控制外部设备的信号，人类与机器之间的交互方式正在发生重大变革。功能近红外光谱(functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS)作为一种非侵入式、低成本的脑功能成像技术，日益成为脑机接口研究领域的重要工具。相比其他成像技术，fNIRS能够准确测量脑血红蛋白氧合物和脱氧血红蛋白的含量，提供了实时监测脑活动的便利性。

　　然而，在fNIRS信号的解释和分类方面存在挑战，这主要归因于信号的复杂性以及其与脑机接口的复杂关联。以往的研究和技术在解释脑活动模式方面存在局限，缺乏精确的分类和可解释性，这限制了脑机接口技术的进一步应用和发展。在这种情况下，开发基于可解释性人工智能的fNIRS神经影像分类系统成为了研究人员亟需解决的问题。这样的系统不仅可以提高脑机接口数据的分类精确性，还可以帮助科研人员更好地理解脑活动模式与外部设备控制之间的关系。

　　在脑机接口领域，fNIRS技术的应用正在逐步扩大，其被广泛应用于脑控制机器人、假肢控制和虚拟现实等领域。然而，缺乏精确的信号分类系统限制了这一技术在实际应用中的推广。因此，微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于可解释的人工智能(Explainable Artificial Intelligence, XAI)的fNIRS神经影像分类，不仅填补了技术上的空白，而且为脑机接口技术的发展带来了新的突破。通过结合最新的人工智能技术和脑机接口数据解析，这一创新系统有望为脑机接口技术带来新的突破和进步。　　 

　　WIMI微美全息基于可解释性人工智能(XAI)的fNIRS神经影像分类系统由多个关键模块组成，这些模块共同作用于数据的处理、分析和解释，以实现精确的脑活动分类和解释。系统结构的设计旨在提高分类准确性和可解释性，并确保系统的稳健性和实用性。首先，系统包括数据预处理模块，用于对原始fNIRS数据进行滤波、去噪和归一化处理，以提高后续数据分析的准确性。

　　其次，WIMI微美全息基于XAI的fNIRS神经影像分类系统，采用了两个关键的分类模块，即基于滑动窗口的一维卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络。这两个模块分别针对不同类型的脑活动模式进行分类，从而提高了系统的适用性和泛化能力。针对模型输出的解释需求，系统引入了可解释性模块，该模块采用了机器学习可解释性工具SHAP(SHapley Additive exPlanations)，用于解释CNN模型的输出。通过对模型输入变量的解释，系统能够识别对特定脑活动分类贡献最大的特征，帮助研究人员深入了解大脑活动模式与外部设备控制之间的关联。

　　通过这些具体的方法和技术，系统能够将fNIRS数据有效地转化为可解释的分类结果。数据的预处理、CNN和LSTM模型的应用以及SHAP解释模块的引入共同构成了系统的核心技术逻辑，使其能够提高脑活动的分类准确性，并为科研人员提供可解释性的结果。

　　此外，WIMI微美全息基于XAI的fNIRS神经影像分类系统，通过与实际脑机接口任务的实验验证，系统展现出了良好的应用前景和潜力。在实际的脑控制机器人、假肢控制和虚拟现实等场景中，系统的高精度分类结果为设备控制提供了可靠的支持，为脑机接口技术在医疗康复和虚拟现实领域的应用提供了新的可能性。

　　可以说，WIMI微美全息基于XAI的fNIRS神经影像分类系统的研究和应用为脑科学领域带来了新的启示。通过解释模块对大脑活动模式的解析，系统为研究人员揭示了脑部功能区域之间的关联和作用机制，推动了整个脑科学领域的发展与深化。这些重要成果表明，基于可解释性人工智能的fNIRS神经影像分类系统不仅提高了脑活动的分类准确性，还为脑机接口技术的发展和应用带来了新的视角和可能性。可以预见其在未来对脑机接口技术的发展和普及产生重要的推动作用，为人类与机器之间的交互方式带来革命性的变革。