脑-机接口（BCI）提供了大脑与外部设备之间的直接通信渠道。结合快速连续视觉呈现（RSVP）范式后，RSVP-BCI系统可用于基于人类视觉的快速信息检索。目前，仅能实现单次EEG的二分类（目标-非目标），对多类目标RSVP的研究较少，这限制了系统的信息传输速率和应用场景。研究关注包含两个目标类别的RSVP多类目标图像检索任务，以实现RSVP-EEG的三分类。设计了两个实验，每个实验包含两个不同任务难度的任务。招募了30名受试者参与实验，收集了EEG数据，并将数据公开。此外，我们进行了行为分析、ERP分析，并提出了一个模型MDCNet，用于EEG分类，研究多类目标RSVP的可行性以及任务难度的影响。实验结果表明：（1）包括非目标和2类目标的RSVP-EEG分类是可行的；（2）同一任务中的不同目标将诱发具有相同潜伏期和不同幅度的P300，目标在EEG分类中的命中率与其幅度呈正相关；（3）隐藏在时间维度中的信息在EEG分类中起着重要作用；（4）任务越难，P300的潜伏期越长。实验分析获得了有意义的结果，为后续研究提供了理论基础。
发表于: 2024/08/10 15:10 | 作者: NICA