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脑信号和图像是做出更好决策的秘诀
由于一种结合脑信号和图像信息的新方法，人们在复杂任务中做出决策的准确性变得更加清晰。这项创新研究最近发表在《科学报告》杂志上。这项研究由博士生 Xuan-The Tran 在 Chin-Teng Lin 教授、Nikhil [...] 教授的共同指导下进行
来源:科学特色系列由于采用了一种结合大脑信号和图像信息的新方法，人们在复杂任务中做出决策的准确性已经变得更加清晰。这项创新研究最近发表在《科学报告》杂志上。这项研究由博士生 Xuan-The Tran 进行，共同指导他的是 Chin-Teng Lin 教授、Nikhil Pal 教授、Tzyy-Ping Jung 教授和 Thomas Do 博士，他们隶属于悉尼科技大学、印度统计研究所和加州大学圣地亚哥分校等机构。
研究人员创建了一个框架，使用机器学习（一种从数据中学习模式的人工智能）来一起分析大脑活动和图像细节，从而能够预测一个人是否会在具有挑战性的任务中做出正确反应。该方法使用 Segment Anything 模型 (SAM) 来识别和隔离图像中的对象。它从目标对象的特征和目标对象与相邻对象的关系中提取特征，以提高预测准确性。脑信号是使用脑电图 (EEG) 收集的，这是一种非侵入性技术。然后，将从 EEG 数据中提取的特征与图像特征融合，以进一步提高预测准确性。林教授解释说：“这一进步凸显了结合大脑和图像信息如何能够提高我们对人们如何做出决策的理解。”
结果表明，结合大脑和图像数据比单独使用其中任何一种数据效果要好得多。“经过测试，与仅依赖一种数据的模型相比，这种组合方法在预测正确决策方面的准确性明显更高，”主要作者 Xuan-The Tran 表示。这凸显了融合多种信息源以更好地理解人类行为的优势。