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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Siamac Fazli (Korea University) Seong-Whan Lee (Korea University)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.7 No.2
발행연도
2013.6
수록면
132 - 138 (7page)

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Multi-modal techniques have received increasing interest in the neuroscientific and brain computer interface (BCI) communities in recent times. Two aspects of multi-modal imaging for BCI will be reviewed. First, the use of recordings of multiple subjects to help find subject-independent BCI classifiers is considered. Then, multi-modal neuroimaging methods involving combined electroencephalogram and near-infrared spectroscopy measurements are discussed, which can help achieve enhanced and robust BCI performance.
#Brain computer interfaces #Multi-modal #Subject-independent classification #EEG-NIRS

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SUBJECT-INDEPENDENT BCI CLASSIFICATION
Ⅲ. MULTI-MODAL RECORDINGS FOR BCI
Ⅳ. DISCUSSION
REFERENCES

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