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摘要 — 注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是儿童中最常见的神经发育障碍。它以多种方式影响患者的生活：注意力不集中、刺激抑制困难或运动功能调节困难。目前存在不同的治疗方法，但这些治疗方法可能会产生副作用或并非对所有亚组都有效。神经反馈 (NF) 是一种创新治疗方法，包括大脑活动显示。NF 训练可以包括虚拟现实 (VR) 视频游戏，其中参与者的注意力会影响游戏。注意力通过生理信号进行评估，主要步骤之一是设计注意力状态的估计器。我们提出了一个新颖的框架，能够记录特定注意力状态下的生理信号并能够估计相应的注意力状态。我们提出了一个由脑电图信号 (EEG) 和一个眼动仪组成的数据库，该眼动仪标有代表 32 名健康参与者注意力持续时间的分数。从信号中提取不同的特征并提出机器学习 (ML) 算法。我们的方法在注意力估计方面表现出很高的准确性，这证实了注意力状态与生理信号（即 EEG、眼动追踪信号）之间的相关性。该数据集已公开，以促进该领域的研究，我们鼓励其他科学家使用自己的方法进行注意力估计。
PhyDAA：评估注意力的生理数据集
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