Classification du Stress Cognitif en Un Essai à l'Aide d'Électroencéphalographie Portable Sans Fil
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Ce travail a utilisé un casque électroencéphalographique (EEG) sans fil à faible coût pour quantifier la réponse humaine à différents états de stress cognitif sur une base de trial unique. Nous avons utilisé un test d'interférence couleur-mot de type Stroop pour provoquer des réponses de stress léger chez 18 sujets tout en enregistrant l'EEG du cuir chevelu. Les signaux enregistrés à partir de treize emplacements sur le cuir chevelu ont été analysés à l'aide d'un algorithme qui calcule les tensions quadratiques moyennes dans les bandes thêta (4–8 Hz), alpha (8–13 Hz) et bêta (13–30 Hz) immédiatement après le début des stimuli Stroop ; la moyenne de l'énergie Teager dans chacune de ces trois bandes ; et la longueur de ligne du signal EEG large bande et le nombre de pics. Ces caractéristiques computationnelles ont été extraites des signaux EEG sur treize électrodes pendant chaque présentation de stimulus et utilisées comme entrées pour la régression logistique, l'analyse discriminante quadratique et les classificateurs k-plus proches voisins.
Ce travail a utilisé un casque électroencéphalographique (EEG) sans fil à faible coût pour quantifier la réponse humaine à différents états de stress cognitif sur une base de trial unique. Nous avons utilisé un test d'interférence couleur-mot de type Stroop pour provoquer des réponses de stress léger chez 18 sujets tout en enregistrant l'EEG du cuir chevelu. Les signaux enregistrés à partir de treize emplacements sur le cuir chevelu ont été analysés à l'aide d'un algorithme qui calcule les tensions quadratiques moyennes dans les bandes thêta (4–8 Hz), alpha (8–13 Hz) et bêta (13–30 Hz) immédiatement après le début des stimuli Stroop ; la moyenne de l'énergie Teager dans chacune de ces trois bandes ; et la longueur de ligne du signal EEG large bande et le nombre de pics. Ces caractéristiques computationnelles ont été extraites des signaux EEG sur treize électrodes pendant chaque présentation de stimulus et utilisées comme entrées pour la régression logistique, l'analyse discriminante quadratique et les classificateurs k-plus proches voisins.
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Remarque sur les traductions : Les versions non anglaises de ce site Web ont été traduites pour votre commodité à l'aide de l'intelligence artificielle. Bien que nous nous efforçons d'être précis, les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des nuances qui diffèrent du texte original. Pour les informations les plus précises, veuillez vous référer à la version anglaise de ce site.
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