Podejmij wyzwanie dla swojej pamięci! Zagraj w nową grę N-Back w aplikacji Emotiv
Podejmij wyzwanie dla swojej pamięci! Zagraj w nową grę N-Back w aplikacji Emotiv
Podejmij wyzwanie dla swojej pamięci! Zagraj w nową grę N-Back w aplikacji Emotiv
Modelowanie wyboru i mózg: Badanie elektroencefalogramu (EEG) preferencji
Udostępnij:
Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,
Abstrakt
Wybór wywołuje ideę ukierunkowanego wyboru pożądanej akcji lub obiektu, motywowanego wewnętrznymi upodobaniami i niechęciami lub innymi preferencjami. Jednak takie wewnętrzne procesy są po prostu domeną naszej fizjologii. Zrozumienie procesów fizjologicznych podejmowania decyzji w różnych kontekstach jest centralnym celem nauki o decyzjach, ponieważ ma ogromny potencjał do dalszego postępu w badaniach decyzji. Jako badanie pilotażowe w tej dziedzinie, ten dokument bada naturę podejmowania decyzji, analizując związaną z tym aktywność mózgu, elektroencefalogram (EEG), ludzi, aby zrozumieć, jak mózg reaguje podczas podejmowania wyborów zaprojektowanych w celu wywołania preferencji uczestników. Aby ułatwić takie badanie, wykorzystano system śledzenia oczu Tobii-Studio do rejestrowania preferencji opartych na wyborze uczestników, kiedy obserwowali siedemdziesiąt dwa zestawy obiektów. Zestawy wyboru składały się z trzech obrazów oferujących potencjalne tła komputera osobistego. Preferencje oparte na wyborze zostały zidentyfikowane poprzez kliknięcie przez respondenta na wybranym przez siebie. Dodatkowo interfejs mózg-komputer (BCI) reprezentowany przez komercyjny bezprzewodowy zestaw EEG EMOTIV EPOC z 14 kanałami był wykorzystywany do rejestrowania związanej z tym aktywności mózgu w czasie eksperymentów. Analiza Składników Głównych (PCA) była wykorzystywana do wstępnego przetwarzania danych EEG przed ich analizą przy użyciu szybkiej transformaty Fouriera (FFT), aby zaobserwować zmiany w głównych pasmach częstotliwości, delta (0,5–4 Hz), theta (4–7 Hz), alfa (8–12 Hz), beta (13–30 Hz) i gamma (30–40 Hz). Miara informacji wzajemnej (MI) została następnie użyta do zbadania różnic między półkulą lewą a prawą, a także różnicami przód-tył. Osiemnastu uczestników zostało zrekrutowanych do przeprowadzenia eksperymentów, a średnie wyniki wykazały wyraźną i istotną zmianę w aktywności spektralnej w obszarach czołowych (F3 i F4), ciemieniowych (P7 i P8) oraz potylicznych (O1 i O2), podczas gdy uczestnicy wskazywali swoje preferencje. Wyniki pokazują, że przy rozważaniu ilości wymiany informacji między lewą a prawą półkulą, pasma theta wykazały minimalną redundancję i maksymalną istotność w stosunku do zadania, gdy były wydobywane z symetrycznych obszarów czołowych, ciemieniowych i potylicznych, podczas gdy alfa dominowały głównie w obszarach czołowych i ciemieniowych, a beta dominowała głównie w obszarach potylicznych i skroniowych.Kliknij tutaj, aby zobaczyć pełny raport.
Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,
Abstrakt
Wybór wywołuje ideę ukierunkowanego wyboru pożądanej akcji lub obiektu, motywowanego wewnętrznymi upodobaniami i niechęciami lub innymi preferencjami. Jednak takie wewnętrzne procesy są po prostu domeną naszej fizjologii. Zrozumienie procesów fizjologicznych podejmowania decyzji w różnych kontekstach jest centralnym celem nauki o decyzjach, ponieważ ma ogromny potencjał do dalszego postępu w badaniach decyzji. Jako badanie pilotażowe w tej dziedzinie, ten dokument bada naturę podejmowania decyzji, analizując związaną z tym aktywność mózgu, elektroencefalogram (EEG), ludzi, aby zrozumieć, jak mózg reaguje podczas podejmowania wyborów zaprojektowanych w celu wywołania preferencji uczestników. Aby ułatwić takie badanie, wykorzystano system śledzenia oczu Tobii-Studio do rejestrowania preferencji opartych na wyborze uczestników, kiedy obserwowali siedemdziesiąt dwa zestawy obiektów. Zestawy wyboru składały się z trzech obrazów oferujących potencjalne tła komputera osobistego. Preferencje oparte na wyborze zostały zidentyfikowane poprzez kliknięcie przez respondenta na wybranym przez siebie. Dodatkowo interfejs mózg-komputer (BCI) reprezentowany przez komercyjny bezprzewodowy zestaw EEG EMOTIV EPOC z 14 kanałami był wykorzystywany do rejestrowania związanej z tym aktywności mózgu w czasie eksperymentów. Analiza Składników Głównych (PCA) była wykorzystywana do wstępnego przetwarzania danych EEG przed ich analizą przy użyciu szybkiej transformaty Fouriera (FFT), aby zaobserwować zmiany w głównych pasmach częstotliwości, delta (0,5–4 Hz), theta (4–7 Hz), alfa (8–12 Hz), beta (13–30 Hz) i gamma (30–40 Hz). Miara informacji wzajemnej (MI) została następnie użyta do zbadania różnic między półkulą lewą a prawą, a także różnicami przód-tył. Osiemnastu uczestników zostało zrekrutowanych do przeprowadzenia eksperymentów, a średnie wyniki wykazały wyraźną i istotną zmianę w aktywności spektralnej w obszarach czołowych (F3 i F4), ciemieniowych (P7 i P8) oraz potylicznych (O1 i O2), podczas gdy uczestnicy wskazywali swoje preferencje. Wyniki pokazują, że przy rozważaniu ilości wymiany informacji między lewą a prawą półkulą, pasma theta wykazały minimalną redundancję i maksymalną istotność w stosunku do zadania, gdy były wydobywane z symetrycznych obszarów czołowych, ciemieniowych i potylicznych, podczas gdy alfa dominowały głównie w obszarach czołowych i ciemieniowych, a beta dominowała głównie w obszarach potylicznych i skroniowych.Kliknij tutaj, aby zobaczyć pełny raport.
Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,
Abstrakt
Wybór wywołuje ideę ukierunkowanego wyboru pożądanej akcji lub obiektu, motywowanego wewnętrznymi upodobaniami i niechęciami lub innymi preferencjami. Jednak takie wewnętrzne procesy są po prostu domeną naszej fizjologii. Zrozumienie procesów fizjologicznych podejmowania decyzji w różnych kontekstach jest centralnym celem nauki o decyzjach, ponieważ ma ogromny potencjał do dalszego postępu w badaniach decyzji. Jako badanie pilotażowe w tej dziedzinie, ten dokument bada naturę podejmowania decyzji, analizując związaną z tym aktywność mózgu, elektroencefalogram (EEG), ludzi, aby zrozumieć, jak mózg reaguje podczas podejmowania wyborów zaprojektowanych w celu wywołania preferencji uczestników. Aby ułatwić takie badanie, wykorzystano system śledzenia oczu Tobii-Studio do rejestrowania preferencji opartych na wyborze uczestników, kiedy obserwowali siedemdziesiąt dwa zestawy obiektów. Zestawy wyboru składały się z trzech obrazów oferujących potencjalne tła komputera osobistego. Preferencje oparte na wyborze zostały zidentyfikowane poprzez kliknięcie przez respondenta na wybranym przez siebie. Dodatkowo interfejs mózg-komputer (BCI) reprezentowany przez komercyjny bezprzewodowy zestaw EEG EMOTIV EPOC z 14 kanałami był wykorzystywany do rejestrowania związanej z tym aktywności mózgu w czasie eksperymentów. Analiza Składników Głównych (PCA) była wykorzystywana do wstępnego przetwarzania danych EEG przed ich analizą przy użyciu szybkiej transformaty Fouriera (FFT), aby zaobserwować zmiany w głównych pasmach częstotliwości, delta (0,5–4 Hz), theta (4–7 Hz), alfa (8–12 Hz), beta (13–30 Hz) i gamma (30–40 Hz). Miara informacji wzajemnej (MI) została następnie użyta do zbadania różnic między półkulą lewą a prawą, a także różnicami przód-tył. Osiemnastu uczestników zostało zrekrutowanych do przeprowadzenia eksperymentów, a średnie wyniki wykazały wyraźną i istotną zmianę w aktywności spektralnej w obszarach czołowych (F3 i F4), ciemieniowych (P7 i P8) oraz potylicznych (O1 i O2), podczas gdy uczestnicy wskazywali swoje preferencje. Wyniki pokazują, że przy rozważaniu ilości wymiany informacji między lewą a prawą półkulą, pasma theta wykazały minimalną redundancję i maksymalną istotność w stosunku do zadania, gdy były wydobywane z symetrycznych obszarów czołowych, ciemieniowych i potylicznych, podczas gdy alfa dominowały głównie w obszarach czołowych i ciemieniowych, a beta dominowała głównie w obszarach potylicznych i skroniowych.Kliknij tutaj, aby zobaczyć pełny raport.