Sep, 2023

基于脑电图的认知负荷检测实验范式和深度神经网络的系统评述

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TL;DR通过系统综述了解了基于脑电图 (EEG) 的认知负荷估计。重点包括：确定可靠引发离散和量化认知负荷水平的实验范式，并探究在信号分类中常用的深度神经网络 (DNNs) 的输入形式的特点和表征结构。分析发现一些研究在离线认知负荷分类中使用脑电信号的二维矩阵原始表示，但只有少数研究采用了在线或伪在线的实时认知负荷估计策略。此外，在这项综述中，仅采用了数个可解释的 DNNs 和一个生成模型进行认知负荷检测。总的来说，由于其网络架构的深度提供了巨大的建模能力，DNNs 成为分类脑电信号的宝贵工具。进一步建议采用可解释且可解读的 DNN 模型进行认知负荷估计，因为现有方法在面对非平稳信号时存在局限性。
发现论文，激发创造
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    Sep, 2022

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    Jan, 2019

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    Sep, 2022

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    Jul, 2023

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    本文研究了单屏幕和双屏幕情况下，记忆工作量与脑电波之间的关系，并使用机器学习模型对高记忆工作量状态进行分类，研究结果表明 EEG 可以作为进行神经人类学研究的有效工具。

    May, 2023

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    May, 2022

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    Nov, 2015

  • 使用深度卷积循环神经网络进行脑电信号的多模态分类

    本研究提出了一种新的基于深度神经网络的方法来通过 EEG 数据建模认知事件，同时介绍了光流去表示 EEG 的变量信息，并在此基础上构建了一个混合 BCI 康复支持系统，旨在帮助中风患者执行一些基本操作。

    Jul, 2018

  • 基于脑电图的认知负荷分类：特征屏蔽自编码和情感迁移学习

    本文介绍了一种使用脑电图的认知负荷分类的新方法，采用变压器架构与迁移学习，利用自监督预训练和冻结权重与微调的迁移学习来进行认知负荷分类，实验证明该方法表现优秀且胜过传统的单阶段全监督学习，研究为情感计算中的认知负荷领域增加了新的文献，为未来的跨领域迁移学习与自监督预训练的研究提供了新的方向。

    Aug, 2023

  • 一种基于深度学习方法的脑电 EEG 信号癫痫自动检测系统

    这篇论文介绍了一种基于深度学习和 P-1D-CNN 的系统，通过提出的增强方案可以有效地检测癫痫，具有 99.1％±0.9％的准确性。

    Jan, 2018