Uso de señales EEG inalámbricas para evaluar la carga de memoria en la tarea n-back
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Sistemas Humano-Máquina, IEEE, 2015
Resumen
La evaluación de la carga de trabajo mental utilizando medidas fisiológicas, especialmente señales de EEG (electroencefalografía), es un área activa. Recientemente, se han vuelto disponibles varios sistemas de adquisición inalámbrica para medir EEG y otras señales fisiológicas. Pocos estudios han aplicado tales sistemas inalámbricos para evaluar la carga cognitiva y evaluar su rendimiento. Este documento presenta un paso inicial para explorar la viabilidad de un sistema inalámbrico popular (auriculares EMOTIV EPOC) para evaluar los niveles de carga de memoria en una tarea n-back bien conocida. Desarrollamos un marco de procesamiento y clasificación de señales, que integra un algoritmo automático de eliminación de artefactos, un amplio espectro de técnicas de extracción de características, un método de escalado de características personalizado, un enfoque de selección de características basado en la teoría de la información y un modelo de clasificación basado en máquinas de soporte vectorial proximal. Los resultados experimentales muestran que las señales de EEG recolectadas de manera inalámbrica pueden utilizarse para clasificar diferentes niveles de carga de memoria para nueve participantes. Las precisiones de clasificación entre el nivel de carga más bajo (0-back) y los niveles de carga activa (1-, 2-, 3-back) estuvieron cerca del 100%. La mejor precisión de clasificación para 1- versus 2-back fue del 80%, y 1- versus 3-back fue del 84%. Este estudio indica que el sistema de adquisición inalámbrico y las técnicas avanzadas de análisis de datos y reconocimiento de patrones son prometedoras para lograr el monitoreo e identificación en tiempo real de los niveles de carga mental de los humanos involucrados en una amplia variedad de actividades cognitivas en la sociedad moderna.Haga clic aquí para leer el informe completo
Sistemas Humano-Máquina, IEEE, 2015
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La evaluación de la carga de trabajo mental utilizando medidas fisiológicas, especialmente señales de EEG (electroencefalografía), es un área activa. Recientemente, se han vuelto disponibles varios sistemas de adquisición inalámbrica para medir EEG y otras señales fisiológicas. Pocos estudios han aplicado tales sistemas inalámbricos para evaluar la carga cognitiva y evaluar su rendimiento. Este documento presenta un paso inicial para explorar la viabilidad de un sistema inalámbrico popular (auriculares EMOTIV EPOC) para evaluar los niveles de carga de memoria en una tarea n-back bien conocida. Desarrollamos un marco de procesamiento y clasificación de señales, que integra un algoritmo automático de eliminación de artefactos, un amplio espectro de técnicas de extracción de características, un método de escalado de características personalizado, un enfoque de selección de características basado en la teoría de la información y un modelo de clasificación basado en máquinas de soporte vectorial proximal. Los resultados experimentales muestran que las señales de EEG recolectadas de manera inalámbrica pueden utilizarse para clasificar diferentes niveles de carga de memoria para nueve participantes. Las precisiones de clasificación entre el nivel de carga más bajo (0-back) y los niveles de carga activa (1-, 2-, 3-back) estuvieron cerca del 100%. La mejor precisión de clasificación para 1- versus 2-back fue del 80%, y 1- versus 3-back fue del 84%. Este estudio indica que el sistema de adquisición inalámbrico y las técnicas avanzadas de análisis de datos y reconocimiento de patrones son prometedoras para lograr el monitoreo e identificación en tiempo real de los niveles de carga mental de los humanos involucrados en una amplia variedad de actividades cognitivas en la sociedad moderna.Haga clic aquí para leer el informe completo
Sistemas Humano-Máquina, IEEE, 2015
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La evaluación de la carga de trabajo mental utilizando medidas fisiológicas, especialmente señales de EEG (electroencefalografía), es un área activa. Recientemente, se han vuelto disponibles varios sistemas de adquisición inalámbrica para medir EEG y otras señales fisiológicas. Pocos estudios han aplicado tales sistemas inalámbricos para evaluar la carga cognitiva y evaluar su rendimiento. Este documento presenta un paso inicial para explorar la viabilidad de un sistema inalámbrico popular (auriculares EMOTIV EPOC) para evaluar los niveles de carga de memoria en una tarea n-back bien conocida. Desarrollamos un marco de procesamiento y clasificación de señales, que integra un algoritmo automático de eliminación de artefactos, un amplio espectro de técnicas de extracción de características, un método de escalado de características personalizado, un enfoque de selección de características basado en la teoría de la información y un modelo de clasificación basado en máquinas de soporte vectorial proximal. Los resultados experimentales muestran que las señales de EEG recolectadas de manera inalámbrica pueden utilizarse para clasificar diferentes niveles de carga de memoria para nueve participantes. Las precisiones de clasificación entre el nivel de carga más bajo (0-back) y los niveles de carga activa (1-, 2-, 3-back) estuvieron cerca del 100%. La mejor precisión de clasificación para 1- versus 2-back fue del 80%, y 1- versus 3-back fue del 84%. Este estudio indica que el sistema de adquisición inalámbrico y las técnicas avanzadas de análisis de datos y reconocimiento de patrones son prometedoras para lograr el monitoreo e identificación en tiempo real de los niveles de carga mental de los humanos involucrados en una amplia variedad de actividades cognitivas en la sociedad moderna.Haga clic aquí para leer el informe completo
