表情分析、脑电图、心电图、肌电图等

适用于一系列人类行为研究。

•眼球跟踪：Tobii、智能眼、注视点、SMI，

瞳孔实验室，眼睛部落，高级研究眼线，

ASL，Eyetech公司

•面部表情分析：情感、情绪

•脑电图：高级脑监测（ABM），

神经电，脑产品，情绪，开放脑机接口

•GSR:Shimmer、BIOPAC、Empatica

•ECG：微光、BIOPAC

•肌电图：微光、生物空调

•呼吸：BIOPAC

附加传感器

集成

iMotions有一个强大的API装备研究人员

使用以下工具：

•将新传感器与实时数据捕获集成

在iMotions中

•实时同步所有数据流

•实时转发所有同步数据流

•通过编程控制iMotion应用程序

远程控制

•支持标准传感器协议，如LSL和

TTL将添加更多的传感器和硬件

iMotions支持领先的第三方传感器产品。其他传感器也可以通过我们的API集成。

®

无缝同步

多模态研究的核心

iMotions使多个生物传感器可以无缝地同步到一个

平台，确保多模态研究可以尽可能简单地进行。

8机密© 未经iMotions书面许可，不得进行2018年的再分配

选定出版物

用iMotions进行研究成为可能

满意的® 多模式数据采集系统：洞察

来自自闭症谱系的观察研究

紊乱

作者：Ness，S。L.，曼雅科夫，N。V.，班格特，A。等。

研究所：杜克大学杨森研究与发展公司

东北大学医学院，

加利福尼亚大学、华盛顿大学

为科学实验室添加沉浸式虚拟现实

模拟导致更多的存在，但较少的学习

作者：Makransky，G.，Terkildsen，T。S.，梅耶，R。E。

大学：哥本哈根大学

加州圣巴巴拉

对情感敏感的虚拟人导师

面部表情对学习和记忆的影响

情感

作者：Mudrick，N。V.，Taub，M.，Azevedo，R.，Rowe，J。，

莱斯特，J。

大学：北卡罗来纳州立大学

说服力的深层多模态融合

预测

作者：Nojavanasghari，B.，Gopinath，D.，Koushik，J。，

巴尔特鲁š艾蒂斯，T.，莫伦西，L-P。

大学：中佛罗里达大学卡内基梅隆分校

大学

缓解单调驾驶时的被动疲劳

与热刺激：洞察的影响

不同刺激持续时间

作者：施密特，E.，布林格，A。C。

公司/大学：宝马，技术大学Chemnitz

自我控制：知识还是易腐资源？

作者：Palma，M。A.，塞戈维亚，M。S.，Kassas，B.，Ribera，L。

A.，霍尔，C。R。

大学：德克萨斯农工大学

从动作单元组合中学习疼痛

基于多实例的弱监督方法

学习

作者：Chen，Z.，Ansari，R.，Wilkie，D。J。

大学：伊利诺伊大学芝加哥分校

佛罗里达州

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紧急，自动化关闭：非结构化转换

自动车辆驾驶员分心的时间安排

作者：Mok，B.，Johns，M.，Lee，K。J.，Miller，D.，Sirkin，D。，

伊夫，P.，朱，W。

大学：斯坦福大学

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葛兰素史克（GSK）EMEA和美洲地区商业卓越总监Crispin Haywood描述道

他在以下视频中使用iMotions的经验：

同步、可视化和分析你的眼球跟踪研究，

面部表情分析，皮肤电反应，调查，脑电图和脑电图

更多的是在一个软件平台