arXiv cs.AI· Isabella Guan·· 2 小时前AI 评分42
EEGBiFormer：基于混合 CNN-Transformer 的实时 EEG 注意力分类与听觉协议验证
EEGBiFormer: Real-Time EEG Attention Classification via Hybrid CNN-Transformer with EEG-Informed Auditory Protocol Validation
AI 导读
EEGBiFormer 是一款混合 CNN-Transformer 模型，利用 16 通道 EEG 信号实现注意力状态的实时二分类。该模型在 17 个独立会话中达到 88.2% 的记录级准确率，端到端系统延迟低于 100 ms。基于该模型生成的 EEG 引导听觉协议在 37 名参与者的行为研究中，使综合注意力分数较静默对照组显著提升 20%。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org