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
Klasyfikacja stresu poznawczego w pojedynczym teście z wykorzystaniem przenośnej bezprzewodowej elektroencefalografii
Udostępnij:
Ta praca wykorzystała niskokosztowy bezprzewodowy zestaw do elektroencefalografii (EEG), aby zmierzyć ludzką reakcję na różne stany stresu poznawczego w trybie pojedynczego badania. Użyliśmy testu interferencji kolor-słowo typu Stroopa, aby wywołać łagodne reakcje stresowe u 18 osób, jednocześnie rejestrując EEG ze skóry głowy. Sygnały rejestrowane z trzynastu miejsc na skórze głowy były analizowane za pomocą algorytmu, który obliczał średnie kwadratowe napięcia w pasmach theta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) i beta (13–30 Hz) bezpośrednio po inicjacji bodźców Stroopa; średnią energię Teagera w każdym z tych trzech pasm; oraz długość linii sygnału EEG w szerokim paśmie i liczbę szczytów. Te cechy obliczeniowe zostały wyodrębnione z sygnałów EEG na trzynastu elektrodach podczas każdej prezentacji bodźca i wykorzystane jako dane wejściowe dla regresji logistycznej, analizy kwadratowej dyskryminacyjnej oraz klasyfikatorów k-najbliższych sąsiadów.
Ta praca wykorzystała niskokosztowy bezprzewodowy zestaw do elektroencefalografii (EEG), aby zmierzyć ludzką reakcję na różne stany stresu poznawczego w trybie pojedynczego badania. Użyliśmy testu interferencji kolor-słowo typu Stroopa, aby wywołać łagodne reakcje stresowe u 18 osób, jednocześnie rejestrując EEG ze skóry głowy. Sygnały rejestrowane z trzynastu miejsc na skórze głowy były analizowane za pomocą algorytmu, który obliczał średnie kwadratowe napięcia w pasmach theta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) i beta (13–30 Hz) bezpośrednio po inicjacji bodźców Stroopa; średnią energię Teagera w każdym z tych trzech pasm; oraz długość linii sygnału EEG w szerokim paśmie i liczbę szczytów. Te cechy obliczeniowe zostały wyodrębnione z sygnałów EEG na trzynastu elektrodach podczas każdej prezentacji bodźca i wykorzystane jako dane wejściowe dla regresji logistycznej, analizy kwadratowej dyskryminacyjnej oraz klasyfikatorów k-najbliższych sąsiadów.
Ta praca wykorzystała niskokosztowy bezprzewodowy zestaw do elektroencefalografii (EEG), aby zmierzyć ludzką reakcję na różne stany stresu poznawczego w trybie pojedynczego badania. Użyliśmy testu interferencji kolor-słowo typu Stroopa, aby wywołać łagodne reakcje stresowe u 18 osób, jednocześnie rejestrując EEG ze skóry głowy. Sygnały rejestrowane z trzynastu miejsc na skórze głowy były analizowane za pomocą algorytmu, który obliczał średnie kwadratowe napięcia w pasmach theta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) i beta (13–30 Hz) bezpośrednio po inicjacji bodźców Stroopa; średnią energię Teagera w każdym z tych trzech pasm; oraz długość linii sygnału EEG w szerokim paśmie i liczbę szczytów. Te cechy obliczeniowe zostały wyodrębnione z sygnałów EEG na trzynastu elektrodach podczas każdej prezentacji bodźca i wykorzystane jako dane wejściowe dla regresji logistycznej, analizy kwadratowej dyskryminacyjnej oraz klasyfikatorów k-najbliższych sąsiadów.
