Hybrid Edge-Cloud Asymmetric Analytics for Portable Multimodal BCI Biosensors.
便携式生物传感器硬件已能在边缘端持续采集多模态生理信号，但将原始信号转化为部署一致推理的分析层仍是嵌入式系统瓶颈。本研究提出实时认知网格（RCG）的机器学习层，使固定布线生物传感器组件通过非对称边缘-云工作流实现实时生理状态分类。框架采用锁定17维特征模式：5个EMG、6个EEG频谱、2个跨模态、2个HRV、1个EOG和1个EEG质...
Quantifying time perception during virtual reality gameplay using a multimodal biosensor-instrumented headset: a feasibility study.
人们在无聊或专注时会感到时间变慢或变快。在虚拟现实（VR）中，时间感知与沉浸、投入和体验质量密切相关，但现有研究多依赖问卷，缺乏客观测量。本文提出一种嵌入多模态生物传感器的VR头显，可在用户沉浸于虚拟环境时同步采集脑电（EEG）、眼电（EOG）、心电（ECG）和头部运动数据。8名玩家佩戴该头显玩商业动作游戏，游戏包含解谜与第一人称射...
Signal quality and patient experience with wearable devices for epilepsy management.
非侵入式可穿戴设备有望辅助癫痫管理，但需具备稳健信号质量且患者愿意长期佩戴。对可穿戴生物传感器信号进行自动机器学习分类时，需要定量信号质量指标以自动剔除低质量或损坏数据段。本研究将商用可穿戴传感器佩戴于接受住院或居家脑电图（EEG）监测的癫痫患者及健康志愿者。Empatica E4 与 Biovotion Everion 记录加速度...