Pupil size as input data to distinguish comprehension state in auditory word association task using machine learning

Kosei Minami*, Keiichi Watanuki, Kazunori Kaede, Keiichi Muramatsu

*この研究の対応する著者

研究成果: Conference contribution

フィンガープリント

「Pupil size as input data to distinguish comprehension state in auditory word association task using machine learning」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

Engineering & Materials Science