https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2017.00674/full
本論文では、曖昧な画像の知覚に関連する人間の脳状態の分類と自動認識のための人工ニューロンネットワークの利用を提案しています。得られた実験データから、ANNアーキテクチャを最適化し、曖昧な画像を知覚する際の脳波パターンの分類において、最大95％の精度を達成しました。また、ネッカーキューブの異なる解釈に対応する脳波パターンに、すべての被験者に典型的な特徴を見出したため、1人の脳波データセットで訓練したANN1つで、大人数の対応する脳状態を高品質で分類することができる。キーを押す場合と押さない場合の2組の実験では、運動活動（現実または想像）がキューブ分類の結果に影響を及ぼさないことが実証されました。