ポータブル無線脳波計を用いた単一試行の認知ストレス分類
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この研究では、低コストの無線脳波測定（EEG）ヘッドセットを使用して、人間の反応を異なる認知ストレス状態に対して単一試行ベースで定量化しました。18人の被験者から軽度のストレス反応を引き出すために、ストループ型の色–語干渉テストを使用し、頭皮EEGを記録しました。ストループ刺激の開始直後にθ（4–8 Hz）、α（8–13 Hz）、β（13–30 Hz）バンドのルート平均平方電圧を計算するアルゴリズムを使用して、13の頭皮位置から記録された信号を分析しました；これらの3つのバンドのテガーエネルギーの平均；および広帯域EEG信号のライン長とピークの数。これらの計算機能は、各刺激提示中に13の電極からのEEG信号から抽出され、ロジスティック回帰、二次判別分析、およびk近傍分類器への入力として使用されました。
この研究では、低コストの無線脳波測定（EEG）ヘッドセットを使用して、人間の反応を異なる認知ストレス状態に対して単一試行ベースで定量化しました。18人の被験者から軽度のストレス反応を引き出すために、ストループ型の色–語干渉テストを使用し、頭皮EEGを記録しました。ストループ刺激の開始直後にθ（4–8 Hz）、α（8–13 Hz）、β（13–30 Hz）バンドのルート平均平方電圧を計算するアルゴリズムを使用して、13の頭皮位置から記録された信号を分析しました；これらの3つのバンドのテガーエネルギーの平均；および広帯域EEG信号のライン長とピークの数。これらの計算機能は、各刺激提示中に13の電極からのEEG信号から抽出され、ロジスティック回帰、二次判別分析、およびk近傍分類器への入力として使用されました。
この研究では、低コストの無線脳波測定（EEG）ヘッドセットを使用して、人間の反応を異なる認知ストレス状態に対して単一試行ベースで定量化しました。18人の被験者から軽度のストレス反応を引き出すために、ストループ型の色–語干渉テストを使用し、頭皮EEGを記録しました。ストループ刺激の開始直後にθ（4–8 Hz）、α（8–13 Hz）、β（13–30 Hz）バンドのルート平均平方電圧を計算するアルゴリズムを使用して、13の頭皮位置から記録された信号を分析しました；これらの3つのバンドのテガーエネルギーの平均；および広帯域EEG信号のライン長とピークの数。これらの計算機能は、各刺激提示中に13の電極からのEEG信号から抽出され、ロジスティック回帰、二次判別分析、およびk近傍分類器への入力として使用されました。
