
Smartfony stają się emocjonalne: odczytywanie obrazów z umysłu i rekonstrukcja źródeł neuronowych
Nuri Djavit
Zaktualizowano dnia
5 kwi 2011

Smartfony stają się emocjonalne: odczytywanie obrazów z umysłu i rekonstrukcja źródeł neuronowych
Nuri Djavit
Zaktualizowano dnia
5 kwi 2011

Smartfony stają się emocjonalne: odczytywanie obrazów z umysłu i rekonstrukcja źródeł neuronowych
Nuri Djavit
Zaktualizowano dnia
5 kwi 2011
Michael Kai Petersen, Carsten Stahlhut, Arkadiusz Stopczynski, Jakob Eg Larsen i Lars Kai Hansen. DTU Informatics, Cognitive Systems. Technical University of Denmark, Building 321, DK-2800 Kgs. Lyngby, Dania
Streszczenie
Połączenie bezprzewodowego zestawu słuchawkowego EEG ze smartfonem oferuje nowe możliwości rejestrowania danych obrazowania mózgu odzwierciedlających nasze codzienne zachowania społeczne w kontekście mobilnym. Przetwarzanie danych na urządzeniu przenośnym będzie jednak wymagało nowatorskich podejść do analizy i interpretacji istotnych wzorców w celu udostępnienia ich do interakcji w czasie rzeczywistym. Stosując podejście bayesowskie do rekonstrukcji źródeł neuronalnych, wykazujemy zdolność do rozróżniania reakcji emocjonalnych odzwierciedlonych w różnych potencjałach skóry głowy podczas oglądania przyjemnych i nieprzyjemnych obrazów w porównaniu z treściami neutralnymi. Renderowanie aktywacji w modelu 3D mózgu na smartfonie może nie tylko ułatwić różnicowanie reakcji emocjonalnych, ale także zapewnić intuicyjny interfejs do interakcji dotykowej, pozwalający zarówno na modelowanie stanu psychicznego użytkowników, jak i stanowiący podstawę dla nowatorskich aplikacji biofeedbacku.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport
Michael Kai Petersen, Carsten Stahlhut, Arkadiusz Stopczynski, Jakob Eg Larsen i Lars Kai Hansen. DTU Informatics, Cognitive Systems. Technical University of Denmark, Building 321, DK-2800 Kgs. Lyngby, Dania
Streszczenie
Połączenie bezprzewodowego zestawu słuchawkowego EEG ze smartfonem oferuje nowe możliwości rejestrowania danych obrazowania mózgu odzwierciedlających nasze codzienne zachowania społeczne w kontekście mobilnym. Przetwarzanie danych na urządzeniu przenośnym będzie jednak wymagało nowatorskich podejść do analizy i interpretacji istotnych wzorców w celu udostępnienia ich do interakcji w czasie rzeczywistym. Stosując podejście bayesowskie do rekonstrukcji źródeł neuronalnych, wykazujemy zdolność do rozróżniania reakcji emocjonalnych odzwierciedlonych w różnych potencjałach skóry głowy podczas oglądania przyjemnych i nieprzyjemnych obrazów w porównaniu z treściami neutralnymi. Renderowanie aktywacji w modelu 3D mózgu na smartfonie może nie tylko ułatwić różnicowanie reakcji emocjonalnych, ale także zapewnić intuicyjny interfejs do interakcji dotykowej, pozwalający zarówno na modelowanie stanu psychicznego użytkowników, jak i stanowiący podstawę dla nowatorskich aplikacji biofeedbacku.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport
Michael Kai Petersen, Carsten Stahlhut, Arkadiusz Stopczynski, Jakob Eg Larsen i Lars Kai Hansen. DTU Informatics, Cognitive Systems. Technical University of Denmark, Building 321, DK-2800 Kgs. Lyngby, Dania
Streszczenie
Połączenie bezprzewodowego zestawu słuchawkowego EEG ze smartfonem oferuje nowe możliwości rejestrowania danych obrazowania mózgu odzwierciedlających nasze codzienne zachowania społeczne w kontekście mobilnym. Przetwarzanie danych na urządzeniu przenośnym będzie jednak wymagało nowatorskich podejść do analizy i interpretacji istotnych wzorców w celu udostępnienia ich do interakcji w czasie rzeczywistym. Stosując podejście bayesowskie do rekonstrukcji źródeł neuronalnych, wykazujemy zdolność do rozróżniania reakcji emocjonalnych odzwierciedlonych w różnych potencjałach skóry głowy podczas oglądania przyjemnych i nieprzyjemnych obrazów w porównaniu z treściami neutralnymi. Renderowanie aktywacji w modelu 3D mózgu na smartfonie może nie tylko ułatwić różnicowanie reakcji emocjonalnych, ale także zapewnić intuicyjny interfejs do interakcji dotykowej, pozwalający zarówno na modelowanie stanu psychicznego użytkowników, jak i stanowiący podstawę dla nowatorskich aplikacji biofeedbacku.Kliknij tutaj, aby przeczytać pełny raport

Kontynuuj czytanie