中国科学院自动化研究所 发布 NeuBCI Multi-Class Target Detection RSVP EEG and EM Dataset 数据集, 应用在 脑机接口、多类目标检测 领域

中国科学院自动化研究所 本次发布的数据集 NeuBCI Multi-Class Target Detection RSVP EEG and EM Dataset, NeuBCI多类目标检测RSVP脑电图与眼动数据集由中国科学院自动化研究所创建，旨在支持多类目标快速序列视觉呈现（RSVP）任务的研究。该数据集包含43名受试者的脑电图（EEG）和眼动（EM）信号，数据通过三个独立的多类目标RSVP任务收集，任务A、B、C分别涉及非民用与民用飞机、储罐与中心、港口与停车场等目标类别。数据集的创建过程包括设计实验范式、招募受试者并进行数据采集。该数据集的应用领域主要集中于脑机接口（BCI）系统，旨在通过融合EEG和EM信号提升多类目标RSVP解码性能，解决传统单类目标检测在实际应用中的局限性。

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