本文利用脑电图-眼动同步采集网络，同时记录轻度抑郁症患者和正常对照者在自由观看期间的脑电信号和眼动信号。然后，我们考虑一个多模态特征融合的方法，可以最好地区分轻度抑郁症和正常对照组，以此作为实现我们开发一个客观，有效的多模式系统的长期目标中的一小步，并协助医生在诊断和监测轻度抑郁症提供帮助。在多模态去噪自动编码器的基础上，采用特征融合和隐层融合两种特征融合策略对脑电信号和眼动信号进行融合，以提高分类器对轻度抑郁症的识别性能。实验结果表明，EEG-EM 同步采集网络能够保证记录的眼动和脑电数据同步，并且两种融合方法都能够提高轻度抑郁症的识别精度，从而证明了两种方法的互补性。与单模态分类方法相比，特征融合方法的识别准确率提高了1.88% ，隐层融合方法的识别准确率提高了7.36% ，特别是本文的最高分类准确率为83.42% 。这些结果表明，结合脑电信号和眼动信号的输入数据对多模态深度学习方法在实现轻度抑郁症的实时监测和识别方面是很有前景的。
2021年8月23日，在CCTV2《经济半小时》栏目中播放的《新科技唤醒“植物人”》中，MagstimEGI高密度脑电设备作为临床疾病意识障碍唤醒的检测手段之一，在“唤醒”检测过程中有着很大的优势。
2020年，随着2019年全球冠状病毒病的爆发和死亡率的上升，与死亡有关的信息对我们每个人来说都是非常容易获得的。恐怖管理理论(TMT)认为，对死亡的意识会导致存在的威胁，文化世界观和自尊，起到缓冲威胁的作用，会重塑我们的行为(Rosenblatt 等人，1989; Greenberg 等人，1997)。因此，越来越多的证据表明，存在的威胁对认知、情绪和行为产生了显著的影响。然而，由于大量 TMT 研究(Pyszczynski 等人，2015)揭示的不同发现，精确地确定它对我们日常社交行为的影响已经被证明更具挑战性。在这项研究中，我们探讨了人们如何重塑他们的日常社会行为以应对死亡威胁(MT)。
据悉清华大学新闻与传播学院认知传播实验平台于4月开始向师生开放启用。与此同时，学院开展为期两周的认知传播实验平台使用培训，从多模态数据分析平台、多导生理仪、虚拟现实开发及实时渲染引擎，到脑电仪、眼动仪、面部表情及手指轨迹分析等六大模块，为师生系统培训软件及硬件设施的基本功能和使用方法。
2021年使用EyeLink眼动仪中国学者已发表的文章（部分），涉及多个领域以及使用多种技术手段。 关键词：EyeLink眼动仪、汉语格式阅读、TDCS/TMS、点探测、焦虑症、维吾尔族的眼动加工机制