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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 |
