
Klasyfikacja stresu poznawczego na podstawie pojedynczej próby przy użyciu przenośnej, bezprzewodowej elektroencefalografii
Emotiv
Zaktualizowano dnia
10 cze 2019

Klasyfikacja stresu poznawczego na podstawie pojedynczej próby przy użyciu przenośnej, bezprzewodowej elektroencefalografii
Emotiv
Zaktualizowano dnia
10 cze 2019

Klasyfikacja stresu poznawczego na podstawie pojedynczej próby przy użyciu przenośnej, bezprzewodowej elektroencefalografii
Emotiv
Zaktualizowano dnia
10 cze 2019
W tej pracy wykorzystano tani bezprzewodowy zestaw do elektroencefalografii (EEG) w celu ilościowego określenia reakcji człowieka na różne stany stresu poznawczego w ramach pojedynczych prób. Zastosowano test interferencji kolorów i słów typu Stroopa, aby wywołać umiarkowane reakcje stresowe u 18 badanych, rejestrując jednocześnie EEG z powierzchni skóry głowy. Sygnały zarejestrowane z trzynastu lokalizacji na skórze głowy zostały przeanalizowane przy użyciu algorytmu, który oblicza średnią kwadratową napięcia w pasmach theta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) i beta (13–30 Hz) bezpośrednio po zainicjowaniu bodźców Stroopa; średnią energii Teagera w każdym z tych trzech pasm; a także długość linii szerokopasmowego sygnału EEG i liczbę pików. Te cechy obliczeniowe zostały wyekstrahowane z sygnałów EEG na trzynastu elektrodach podczas każdej prezentacji bodźca i użyte jako dane wejściowe dla regresji logistycznej, kwadratowej analizy dyskryminacyjnej oraz klasyfikatorów k-najbliższych sąsiadów.
W tej pracy wykorzystano tani bezprzewodowy zestaw do elektroencefalografii (EEG) w celu ilościowego określenia reakcji człowieka na różne stany stresu poznawczego w ramach pojedynczych prób. Zastosowano test interferencji kolorów i słów typu Stroopa, aby wywołać umiarkowane reakcje stresowe u 18 badanych, rejestrując jednocześnie EEG z powierzchni skóry głowy. Sygnały zarejestrowane z trzynastu lokalizacji na skórze głowy zostały przeanalizowane przy użyciu algorytmu, który oblicza średnią kwadratową napięcia w pasmach theta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) i beta (13–30 Hz) bezpośrednio po zainicjowaniu bodźców Stroopa; średnią energii Teagera w każdym z tych trzech pasm; a także długość linii szerokopasmowego sygnału EEG i liczbę pików. Te cechy obliczeniowe zostały wyekstrahowane z sygnałów EEG na trzynastu elektrodach podczas każdej prezentacji bodźca i użyte jako dane wejściowe dla regresji logistycznej, kwadratowej analizy dyskryminacyjnej oraz klasyfikatorów k-najbliższych sąsiadów.
W tej pracy wykorzystano tani bezprzewodowy zestaw do elektroencefalografii (EEG) w celu ilościowego określenia reakcji człowieka na różne stany stresu poznawczego w ramach pojedynczych prób. Zastosowano test interferencji kolorów i słów typu Stroopa, aby wywołać umiarkowane reakcje stresowe u 18 badanych, rejestrując jednocześnie EEG z powierzchni skóry głowy. Sygnały zarejestrowane z trzynastu lokalizacji na skórze głowy zostały przeanalizowane przy użyciu algorytmu, który oblicza średnią kwadratową napięcia w pasmach theta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) i beta (13–30 Hz) bezpośrednio po zainicjowaniu bodźców Stroopa; średnią energii Teagera w każdym z tych trzech pasm; a także długość linii szerokopasmowego sygnału EEG i liczbę pików. Te cechy obliczeniowe zostały wyekstrahowane z sygnałów EEG na trzynastu elektrodach podczas każdej prezentacji bodźca i użyte jako dane wejściowe dla regresji logistycznej, kwadratowej analizy dyskryminacyjnej oraz klasyfikatorów k-najbliższych sąsiadów.