Verfolgung der mentalen Arbeitsbelastung mit einem mobilen EEG-Sensor
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Zusammenfassung
Das Ziel der aktuellen Untersuchung war es zu bewerten, ob ein mobiles Elektroenzephalographie (EEG)-Setup verwendet werden kann, um die mentale Belastung zu verfolgen, die ein wichtiger Aspekt der Lernleistung und Motivation ist und somit eine wertvolle Informationsquelle für die Bewertung kognitiver Trainingsansätze darstellen könnte.
Fünfundzwanzig gesunde Probanden führten einen dreistufigen N-back-Test mit einem vollständig mobilen Setup durch, das die tabletbasierte Präsentation der Aufgabe und die EEG-Datensammlung mit einem selbstmontierten mobilen EEG-Gerät zu zwei Bewertungszeitpunkten umfasste. Ein zweifacher Analyseansatz wurde gewählt, einschließlich einer standardmäßigen Varianzanalyse und eines künstlichen neuronalen Netzwerks, um die Ebenen der kognitiven Belastung zu unterscheiden. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Setup machbar ist, um Veränderungen der kognitiven Belastung zu erkennen, wie sie sich in Veränderungen der Lappen in verschiedenen Frequenzbändern widerspiegeln. Insbesondere beobachteten wir einen Rückgang der okzipitalen Alpha- und einen Anstieg der frontalen, parietalen und okzipitalen Theta-Wellen bei zunehmender kognitiver Belastung. Die ausgeprägtesten Ebenen der kognitiven Belastung konnten von den integrierten maschinellen Lernmodellen mit einer Genauigkeit von 86% unterschieden werden.
Fazit
In der aktuellen Untersuchung testeten wir ein vollständig mobiles Setup für kognitive Trainingsaufgaben in Kombination mit EEG-Aufzeichnungen, um die kognitive Belastung zu erkennen. Das Setup basierte auf einem mobilen EEG-Gerät in Kombination mit einem Tablet zur Anzeige der kognitiven Aufgabe, um eine einfache Montage und Durchführung von Selbsttests zu ermöglichen. Die Analyse der Verhaltensdaten bestätigte Unterschiede in der Aufgabenleistung, abhängig von der Schwierigkeit der Aufgabe. Darüber hinaus fanden wir einen Rückgang der Frequenzbandleistung des okzipitalen Alpha und einen Anstieg der Frequenzbandleistung des frontalen Theta bei höherer Schwierigkeit der Aufgabe, was unsere Hauptannahme bestätigt. Darüber hinaus zeigte die automatische Klassifizierung der kognitiven Anstrengung, dass der maschinelle Lernansatz zwischen den ausgeprägtesten Ebenen der kognitiven Belastung mit einer Genauigkeit von 86% differenziert. Unsere Ergebnisse legen die Machbarkeit des vollständig mobilen Setups nahe, um verschiedene Ebenen der kognitiven Belastung zu erkennen, wie sie durch Änderungen der Bandleistung reflektiert werden. Darüber hinaus ist die subjektiv bewertete Benutzerfreundlichkeit angemessen mit einer ersten persönlichen Schulungssitzung zur Montage der Elektroden. Zukünftige Untersuchungen sind erforderlich, um die Ergebnisse in diverseren Stichproben einschließlich einer breiteren Altersgruppe und Patientengruppen zu bewerten.
Zusammenfassung
Das Ziel der aktuellen Untersuchung war es zu bewerten, ob ein mobiles Elektroenzephalographie (EEG)-Setup verwendet werden kann, um die mentale Belastung zu verfolgen, die ein wichtiger Aspekt der Lernleistung und Motivation ist und somit eine wertvolle Informationsquelle für die Bewertung kognitiver Trainingsansätze darstellen könnte.
Fünfundzwanzig gesunde Probanden führten einen dreistufigen N-back-Test mit einem vollständig mobilen Setup durch, das die tabletbasierte Präsentation der Aufgabe und die EEG-Datensammlung mit einem selbstmontierten mobilen EEG-Gerät zu zwei Bewertungszeitpunkten umfasste. Ein zweifacher Analyseansatz wurde gewählt, einschließlich einer standardmäßigen Varianzanalyse und eines künstlichen neuronalen Netzwerks, um die Ebenen der kognitiven Belastung zu unterscheiden. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Setup machbar ist, um Veränderungen der kognitiven Belastung zu erkennen, wie sie sich in Veränderungen der Lappen in verschiedenen Frequenzbändern widerspiegeln. Insbesondere beobachteten wir einen Rückgang der okzipitalen Alpha- und einen Anstieg der frontalen, parietalen und okzipitalen Theta-Wellen bei zunehmender kognitiver Belastung. Die ausgeprägtesten Ebenen der kognitiven Belastung konnten von den integrierten maschinellen Lernmodellen mit einer Genauigkeit von 86% unterschieden werden.
Fazit
In der aktuellen Untersuchung testeten wir ein vollständig mobiles Setup für kognitive Trainingsaufgaben in Kombination mit EEG-Aufzeichnungen, um die kognitive Belastung zu erkennen. Das Setup basierte auf einem mobilen EEG-Gerät in Kombination mit einem Tablet zur Anzeige der kognitiven Aufgabe, um eine einfache Montage und Durchführung von Selbsttests zu ermöglichen. Die Analyse der Verhaltensdaten bestätigte Unterschiede in der Aufgabenleistung, abhängig von der Schwierigkeit der Aufgabe. Darüber hinaus fanden wir einen Rückgang der Frequenzbandleistung des okzipitalen Alpha und einen Anstieg der Frequenzbandleistung des frontalen Theta bei höherer Schwierigkeit der Aufgabe, was unsere Hauptannahme bestätigt. Darüber hinaus zeigte die automatische Klassifizierung der kognitiven Anstrengung, dass der maschinelle Lernansatz zwischen den ausgeprägtesten Ebenen der kognitiven Belastung mit einer Genauigkeit von 86% differenziert. Unsere Ergebnisse legen die Machbarkeit des vollständig mobilen Setups nahe, um verschiedene Ebenen der kognitiven Belastung zu erkennen, wie sie durch Änderungen der Bandleistung reflektiert werden. Darüber hinaus ist die subjektiv bewertete Benutzerfreundlichkeit angemessen mit einer ersten persönlichen Schulungssitzung zur Montage der Elektroden. Zukünftige Untersuchungen sind erforderlich, um die Ergebnisse in diverseren Stichproben einschließlich einer breiteren Altersgruppe und Patientengruppen zu bewerten.
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Das Ziel der aktuellen Untersuchung war es zu bewerten, ob ein mobiles Elektroenzephalographie (EEG)-Setup verwendet werden kann, um die mentale Belastung zu verfolgen, die ein wichtiger Aspekt der Lernleistung und Motivation ist und somit eine wertvolle Informationsquelle für die Bewertung kognitiver Trainingsansätze darstellen könnte.
Fünfundzwanzig gesunde Probanden führten einen dreistufigen N-back-Test mit einem vollständig mobilen Setup durch, das die tabletbasierte Präsentation der Aufgabe und die EEG-Datensammlung mit einem selbstmontierten mobilen EEG-Gerät zu zwei Bewertungszeitpunkten umfasste. Ein zweifacher Analyseansatz wurde gewählt, einschließlich einer standardmäßigen Varianzanalyse und eines künstlichen neuronalen Netzwerks, um die Ebenen der kognitiven Belastung zu unterscheiden. Unsere Ergebnisse zeigen, dass das Setup machbar ist, um Veränderungen der kognitiven Belastung zu erkennen, wie sie sich in Veränderungen der Lappen in verschiedenen Frequenzbändern widerspiegeln. Insbesondere beobachteten wir einen Rückgang der okzipitalen Alpha- und einen Anstieg der frontalen, parietalen und okzipitalen Theta-Wellen bei zunehmender kognitiver Belastung. Die ausgeprägtesten Ebenen der kognitiven Belastung konnten von den integrierten maschinellen Lernmodellen mit einer Genauigkeit von 86% unterschieden werden.
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Hinweis zu Übersetzungen: Nicht-englische Versionen dieser Website wurden zu Ihrer Bequemlichkeit mithilfe künstlicher Intelligenz übersetzt. Obwohl wir um Genauigkeit bemüht sind, können automatisierte Übersetzungen Fehler oder Nuancen enthalten, die vom Originaltext abweichen. Für die genauesten Informationen beziehen Sie sich bitte auf die englische Version dieser Seite.
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