<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    <p>*** Frontiers research topic - Call for Contributions ***<br>
      <br>
      <a
href="http://journal.frontiersin.org/researchtopic/5042/detection-and-estimation-of-working-memory-states-and-cognitive-functions-based-on-neurophysiologica"
        rel="noreferrer" target="_blank">http://journal.frontiersin.<wbr>org/researchtopic/5042/<wbr>detection-and-estimation-of-<wbr>working-memory-states-and-<wbr>cognitive-functions-based-on-<wbr>neurophysiologica</a><br>
      <br>
      We would like to invite contributions to the following research
      topic in Frontiers of Human Neuroscience:<br>
      "Detection and Estimation of Working Memory States and Cognitive
      Functions Based on Neurophysiological Measures"<br>
      <br>
      The objective of the research topic is to publish a focused
      collection of open-access articles that represent the state of the
      art in detection and estimation of working memory and other
      cognitive functions based on neurophysiological signal
      classification or analysis and aimed at the application of such
      classified states in human-computer interaction. We specifically
      invite contributions that deal with the detection of cognitive
      states in complex scenarios as they are found in real world
      applications. Please refer to <a
        href="http://tinyurl.com/detectWM" rel="noreferrer"
        target="_blank">http://tinyurl.com/detectWM</a> for more details
      and submission guidelines.<br>
      <br>
      * Please let us know if you are interested to contribute by
      replying to <a href="mailto:felix.putze@uni-bremen.de">felix.putze@uni-bremen.de</a><br>
      <br>
      * Relevant Dates:<br>
      31 January 2017 -   Abstract (strongly recommended, but not
      mandatory)<br>
      30 April 2017   -   Manuscript<br>
    </p>
    <p>* Research Topic Editors:<br>
      Felix Putze (University of Bremen, Germany)<br>
      Fabien Lotte (INRIA (National Institute for Computer Science and
      Control), Talence, France)<br>
      Christian Mühl (German Aerospace Center, Cologne, Germany)<br>
      Stephen Fairclough (John Moores University, Liverpool, United
      Kingdom)<br>
    </p>
    <p>* Topics of Interest:<br>
      In this research topic, we are looking for: (1) studies in
      complex, realistic scenarios that specifically deal with cognitive
      states or cognitive processes (memory-related or other), (2)
      classification and estimation of cognitive states and processes
      like working memory activity, and (3) applications to
      Brain-Computer Interfaces and Human-Computer Interaction in
      general. Central open research questions which we would like to
      see approached in this research topic comprise:<br>
      <br>
      * How can working memory load be quantified with regression or
      classification models which are robust to perturbations common to
      realistic recording conditions and natural brain signal
      fluctuations?<br>
      * How can detection and classification of cognitive states be used
      in Brain-Computer Interfaces (BCIs)?<br>
      * How can multiple types of features or signal types be combined
      to achieve a more robust classification of working memory load?<br>
      * How can working memory activity be differentiated from other
      types of cognitive or affective activity which co-vary with, but
      are not related to memory?<br>
      * How well can insights from offline, average-analysis studies on
      memory activity be transferred to online, single-trial BCIs?<br>
      * How can models of working memory load be calibrated to account
      for individual differences, for example in working memory
      capacity?<br>
      * How can approaches from computational cognitive modeling be
      combined with physiological signals to assess memory processes?<br>
      * How can working memory load be classified, for example according
      to modality (spatial memory, semantic memory, ...) or type of
      activity (encoding, retrieval, rehearsal, ...)?<br>
      * How to design user-independent memory load estimators? Is that
      even feasible?<br>
      * How can memory load estimators from a given context or modality
      be transferred to another modality and/or context?<br>
      * How can working memory activity be classified to predict the
      outcome of the activity, for example by differentiating successful
      from failed encoding attempts?<br>
      <br>
      Additionally, we are also interested in other relevant submissions
      related to the research topic. We also sincerely invite
      manuscripts dealing with applications of memory-related interfaces
      (e.g. adaptive human-computer interfaces for memory-intensive
      tasks). Comprehensive review articles which critically reflect the
      state-of-the-art on a certain aspect of the topic are also welcome.<br>
    </p>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Dr.-Ing. Felix Putze
E-Mail: <a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:felix.putze@uni-bremen.de">felix.putze@uni-bremen.de</a>
Phone: +49 421 218 64272

University of Bremen
Cognitive Systems Lab (CSL)
Enrique-Schmidt-Straße 5 (Cartesium)
28359 Bremen</pre>
  </body>
</html>