文章的第一作者白帅帅，题目为“基于单试次脑电解码的类自举法谎言预测研究”

以下为文章摘要：

基于脑电的谎言预测技术依赖于对事件相关电位（Event-related potential，ERP）的有效解码，当前主要采用手工设计特征进行脑电分析。近年，单试次脑电分类方法取得了长足进步，端到端的脑电分类方法自动实现脑电的特征提取和分类，在脑-机接口领域具有广泛的研究和应用。本文基于复合反应范式（Complex trial protocol，CTP）进行自我面孔信息识别任务，实验采集了 18 名被试的脑电数据。研究了包括传统机器学习方法和神经网络方法的五种 ERP 分类方法在谎言预测中的应用。针对单试脑电解码方法无法直接实际应用的问题，提出了一种类自举算法，基于数据分布假设，通过不同类别的刺激图像作为探针刺激时训练的模型性能在测试中分类性能的对比，来推断真正的探针刺激。实验结果表明，在基于自我面孔信息的 CTP 范式的谎言预测中，基于神经网络的单试次脑电解码方法优于传统的机器学习算法；所提出的类自举法性能优于传统探针预测方法，在仅使用少量脑电数据情况下，可实现准确的谎言预测。