RSVP和SSVEP脑机接口任务中的多模态警觉(MMV)数据集

文章预览

近日，中国科学院自动化研究所的神经计算与脑机交互团队和天津大学，成功构建和发布了一个多模态警觉度数据集：MMV（MultiModal Vigilance），包含了目标检索和光标控制两种脑机接口任务下的连续长时程实验的多模态数据，为了本领域中脑机接口任务中的警觉度评估技术的研究提供丰富的数据资源，可以用于开发和验证新的算法和模型。相关研究成果已发表于《Scientific Data》。   1      研究背景 警觉度是指个体能够持续维持对刺激长期注意力的能力。在需要持续注意的任务中，警觉度会存在不同水平的波动，导致任务效果下降。因此，实现对于警觉度的准确评估是保证任务高效、可靠的重要前提。当前对于警觉度评估的研究主要集中于传统人机交互中，如驾驶任务，脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）作为一种新的人机交互，鲜有针对脑机接 ………………………………