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摘要 — 完全在耳内的脑电图 (入耳式 EEG) 为不引人注目的连续生理和认知状态监测开辟了令人兴奋的途径。这项工作提出了基于在警觉任务实验中使用的舒适的双耳入耳式 EEG 仪器记录的数据对注意力状态进行精确分类的技术。我们记录了来自多个受试者的头皮和耳内 EEG 信号，并表明入耳式 EEG 提供了相当的分类准确度。我们的工作是共模空间滤波技术首次应用于从不受束缚的受试者的稀疏电极获取的信号。我们在对注意力和静息状态进行分类时展示了 90-95% 的准确率（带有 30 个电极的头皮 EEG）和 70-75%（耳道和耳甲内有 5 个电极的入耳式 EEG）。我们还展示了我们的方法对于低功耗片上分类来说是轻量级的，具有少量学习的能力。可穿戴、连续健康传感器的必要性在于适应资源受限的应用，并适应受试者之间的差异和不同的环境条件。这项研究表明，未来系统级芯片 (SoC) 集成对于能够进行闭环认知状态监测和神经反馈的用户通用和便携式设备具有可行性。索引术语 —BCI、入耳式脑电图、认知状态监测、警觉任务
利用耳内脑电图进行注意力状态分类
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