Défiez votre mémoire ! Jouez au nouveau jeu N-Back dans l'application Emotiv

Classification du Stress Cognitif en Un Essai à l'Aide d'Électroencéphalographie Portable Sans Fil

Partager :

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.

Voir l'article complet

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.

Voir l'article complet

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.

Voir l'article complet