基于眼动数据与 EEG 数据的交互式图像分割方法

基于摘要分析。本文研究如何以眼动轨迹和 EEG 替代手动标注，为交互式图像分割提供输入；其主要贡献是在人观察图像时采集这两类生理信号，并据此建立更自然的人机协作式图像对象分割方法。 传统交互式分割通常要求用户描绘边缘或通过点、框等方式区分前景与背景。本文将交互信息的来源转向眼动与 EEG，但摘要未说明眼动轨迹如何映射为目标提示、EEG 解码何种意图，以及两类信号如何融合并驱动分割算法。因此，目前可以确认的是交互输入方案，具体解码机制、训练与推理流程尚未验证。 作者报告，该方法具有免手动操作的优势，可用于特殊使用场景；作者还报告其在多目标图像分割中具有更高效率和更好结果。摘要未给出这些结论对应的数据集、被试数量、任务安排、对照方法或量化指标，因而不能将其解释为已验证的分割精度提升，也不能直接推断适用于特定用户群体或实际部署。 复现时需核对眼动与 EEG 的采集和同步方式、校准及预处理流程、交互信息的生成规则、分割算法，以及效率和分割质量的评价定义。实验协议、消融及统计信息尚未验证；尤其需要确认两类信号各自的贡献，以及相对手动交互方式的比较条件。材料未提供可确认的代码或数据开放信息。