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 Exploring EEG and Eye Movement Fusion for Multi-Class Target RSVP-BCI 探索多类别目标RSVP-BCI的脑电和眼动融合
相关领域
计算机科学
脑-机接口
脑电图
眼球运动
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班级（哲学）
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哲学
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| 其它 | 作者为李叙锦, 魏玮, 邱爽, 何晖光本文提出了一种创新的多类目标RSVP解码框架——MTREE-Net（多类目标RSVP EEG和EM融合网络）。研究团队构建了首个包含43名被试数据的脑电-眼动多类别目标RSVP数据集，填补了多类别目标RSVP任务中多模态数据集的空白。具体方法包括：1. 数据集构建：设计了三个独立的多类目标RSVP任务，收集了43名受试者的EEG和EM信号。2. MTREE-Net模型：该模型包括双流特征提取器、双互补模块、贡献引导重加权模块和分层自蒸馏模块。其中，双互补模块增强跨模态特征的互补性；贡献引导重加权模块基于理论推导的模态贡献率指导特征融合过程中的动态权重调整；分层自蒸馏模块通过知识转移减少非目标样本的误分类率。 |
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