ब्रेन और चेहरे के मांसपेशियों की गतिविधियों के बीच संबंध का डिकोडिंग गतिशील दृश्य उत्तेजनाओं की प्रतिक्रिया में
ट्रांग बुई
5 अग॰ 2020
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सारांश
इस शोध में, पहली बार, हम मानव द्वारा विभिन्न गतिशील दृश्य उत्तेजनाएँ प्राप्त करते समय चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की क्रियाओं के बीच संबंध का विश्लेषण करते हैं। हम विषयों को विभिन्न गतिमान दृश्य उत्तेजनाएँ प्रस्तुत करते हैं और तदनुसार इलेक्ट्रोमायोग्राफी (EMG) सिग्नल के जटिल संरचना की तुलना इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) सिग्नल की जटिल संरचना से करते हैं, जिसका उपयोग फ्रैक्टल सिद्धांत किया गया है। विश्लेषण से प्राप्त परिणामों के आधार पर, अधिक जटिलता के साथ उत्तेजना प्रस्तुत करने से EMG और EEG सिग्नलों की जटिलता में अधिक परिवर्तन होता है। सांख्यिकीय विश्लेषण ने भी विश्लेषण के परिणामों का समर्थन किया और दिखाया कि अधिक जटिलता के साथ दृश्य उत्तेजना का EEG और EMG सिग्नलों की जटिलता पर अधिक प्रभाव पड़ा है। इसलिए, हमने इस पेपर में चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की क्रियाओं के बीच संबंध को प्रदर्शित किया। इस शोध में विश्लेषण की विधि मानव अंगों की गतिविधियों और मस्तिष्क की गतिविधियों के बीच संबंधों की जांच के लिए आगे भी उपयोग की जा सकती है।
सारांश
इस शोध में, पहली बार, हम मानव द्वारा विभिन्न गतिशील दृश्य उत्तेजनाएँ प्राप्त करते समय चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की क्रियाओं के बीच संबंध का विश्लेषण करते हैं। हम विषयों को विभिन्न गतिमान दृश्य उत्तेजनाएँ प्रस्तुत करते हैं और तदनुसार इलेक्ट्रोमायोग्राफी (EMG) सिग्नल के जटिल संरचना की तुलना इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) सिग्नल की जटिल संरचना से करते हैं, जिसका उपयोग फ्रैक्टल सिद्धांत किया गया है। विश्लेषण से प्राप्त परिणामों के आधार पर, अधिक जटिलता के साथ उत्तेजना प्रस्तुत करने से EMG और EEG सिग्नलों की जटिलता में अधिक परिवर्तन होता है। सांख्यिकीय विश्लेषण ने भी विश्लेषण के परिणामों का समर्थन किया और दिखाया कि अधिक जटिलता के साथ दृश्य उत्तेजना का EEG और EMG सिग्नलों की जटिलता पर अधिक प्रभाव पड़ा है। इसलिए, हमने इस पेपर में चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की क्रियाओं के बीच संबंध को प्रदर्शित किया। इस शोध में विश्लेषण की विधि मानव अंगों की गतिविधियों और मस्तिष्क की गतिविधियों के बीच संबंधों की जांच के लिए आगे भी उपयोग की जा सकती है।
सारांश
इस शोध में, पहली बार, हम मानव द्वारा विभिन्न गतिशील दृश्य उत्तेजनाएँ प्राप्त करते समय चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की क्रियाओं के बीच संबंध का विश्लेषण करते हैं। हम विषयों को विभिन्न गतिमान दृश्य उत्तेजनाएँ प्रस्तुत करते हैं और तदनुसार इलेक्ट्रोमायोग्राफी (EMG) सिग्नल के जटिल संरचना की तुलना इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) सिग्नल की जटिल संरचना से करते हैं, जिसका उपयोग फ्रैक्टल सिद्धांत किया गया है। विश्लेषण से प्राप्त परिणामों के आधार पर, अधिक जटिलता के साथ उत्तेजना प्रस्तुत करने से EMG और EEG सिग्नलों की जटिलता में अधिक परिवर्तन होता है। सांख्यिकीय विश्लेषण ने भी विश्लेषण के परिणामों का समर्थन किया और दिखाया कि अधिक जटिलता के साथ दृश्य उत्तेजना का EEG और EMG सिग्नलों की जटिलता पर अधिक प्रभाव पड़ा है। इसलिए, हमने इस पेपर में चेहरे की मांसपेशियों और मस्तिष्क की क्रियाओं के बीच संबंध को प्रदर्शित किया। इस शोध में विश्लेषण की विधि मानव अंगों की गतिविधियों और मस्तिष्क की गतिविधियों के बीच संबंधों की जांच के लिए आगे भी उपयोग की जा सकती है।
