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首页> Frontiers in human neuroscience> Toward practical BCIs: a BMNABC-based feature selection and sensor optimization framework for implicit learning detection from multimodal EEG-fNIRS data.

Toward practical BCIs: a BMNABC-based feature selection and sensor optimization framework for implicit learning detection from multimodal EEG-fNIRS data.

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第一作者： Chayapol,Chaiyanan
第一单位： Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Mongkut's University of Technology Thonburi (KMUTT), Bangkok, Thailand.
作者： Chayapol,Chaiyanan [1] ; Tustanah,Phukhachee [1] ; Keiji,Iramina [2] ; Boonserm,Kaewkamnerdpong [3]
作者单位： Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Mongkut's University of Technology Thonburi (KMUTT), Bangkok, Thailand. [1] Graduate School of Systems Life Sciences, Kyushu University, Fukuoka, Japan. [2] Biological Engineering Program, Faculty of Engineering, King Mongkut's University of Technology Thonburi (KMUTT), Bangkok, Thailand. [3]
关键词 education neuroscienceelectroencephalographyfeature selectionfunctional near-infrared spectroscopyimplicit learningmultimodal neuroimagingsensor optimization
DOI 10.3389/fnhum.2026.1778884
PMID 42158584
发布时间 2026-05-20
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Frontiers in human neuroscience

Frontiers in human neuroscience

2026年20卷

1778884页

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