Abstract-Several senaste studier har rapporterat framgång i att tillämpa EEG-baserad signalanalys för att uppnå korrekt en-try klassificering av svar på visuell måldetektion. Elevens svar föreslås som en kompletterande modalitet som kan stödja förbättrad noggrannhet i entrialsignalanalysen. Vi utvecklar en pupill-respons-extrahering och -urvalsprocedur som bidrar till att förbättra klassificeringsprestandan hos ett system som endast baseras på EEG-signalanalys. Vi tillämpar en två-nivå linjär klassificering för att få kognitiv-task-relaterad analys av EEG och elev svar. De klassificeringsresultat som baseras på de två metoderna sammanställs sedan på beslutsnivå. Här är målet att stödja ökat klassificeringsförtroende genom de inneboende modalitetskomplementen. Fusionsresultaten visar på betydande förbättringar jämfört med klassificeringsprestanda baserat på en enda modalitet. Index Terms-Brain-machine interface, beslut fusion, EEG, bild triage, maskininlärning, eleval svar, snabb seriell visuell presentation (RSVP), en-trial detektion.
I ett annat arbete REF används elevinformation för att förbättra prestandan hos ett bildklassificeringssystem baserat enbart på EEG-signalanalys.
Decision-Level Fusion of EEG and Pupil Features for Single-Trial Visual Detection Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}