
Smartphones Ficam Emocionais: Lendo Imagens Mentais e Reconstruindo as Fontes Neurais
Nuri Djavit
Atualizado em
5 de abr. de 2011

Smartphones Ficam Emocionais: Lendo Imagens Mentais e Reconstruindo as Fontes Neurais
Nuri Djavit
Atualizado em
5 de abr. de 2011

Smartphones Ficam Emocionais: Lendo Imagens Mentais e Reconstruindo as Fontes Neurais
Nuri Djavit
Atualizado em
5 de abr. de 2011
Michael Kai Petersen, Carsten Stahlhut, Arkadiusz Stopczynski, Jakob Eg Larsen, and Lars Kai Hansen. DTU Informatics, Cognitive Systems. Technical University of Denmark, Building 321, DK-2800 Kgs. Lyngby, Denmark
Resumo
A combinação de um headset EEG sem fios com um smartphone oferece novas oportunidades para capturar dados de imagiologia cerebral que refletem o nosso comportamento social diário num contexto móvel. No entanto, o processamento dos dados num dispositivo portátil exigirá novas abordagens para analisar e interpretar padrões significativos, a fim de os disponibilizar para interação em tempo de execução. Aplicando uma abordagem Bayesiana para reconstruir as fontes neurais, demonstramos a capacidade de distinguir entre respostas emocionais refletidas em diferentes potenciais do couro cabeludo ao visualizar imagens agradáveis e desagradáveis em comparação com conteúdo neutro. A renderização das ativações num modelo cerebral 3D num smartphone pode não só facilitar a diferenciação de respostas emocionais, mas também fornecer uma interface intuitiva para interação baseada no toque, permitindo tanto modelar o estado mental dos utilizadores como fornecer uma base para novas aplicações de biofeedback.Clique aqui para ler o relatório completo
Michael Kai Petersen, Carsten Stahlhut, Arkadiusz Stopczynski, Jakob Eg Larsen, and Lars Kai Hansen. DTU Informatics, Cognitive Systems. Technical University of Denmark, Building 321, DK-2800 Kgs. Lyngby, Denmark
Resumo
A combinação de um headset EEG sem fios com um smartphone oferece novas oportunidades para capturar dados de imagiologia cerebral que refletem o nosso comportamento social diário num contexto móvel. No entanto, o processamento dos dados num dispositivo portátil exigirá novas abordagens para analisar e interpretar padrões significativos, a fim de os disponibilizar para interação em tempo de execução. Aplicando uma abordagem Bayesiana para reconstruir as fontes neurais, demonstramos a capacidade de distinguir entre respostas emocionais refletidas em diferentes potenciais do couro cabeludo ao visualizar imagens agradáveis e desagradáveis em comparação com conteúdo neutro. A renderização das ativações num modelo cerebral 3D num smartphone pode não só facilitar a diferenciação de respostas emocionais, mas também fornecer uma interface intuitiva para interação baseada no toque, permitindo tanto modelar o estado mental dos utilizadores como fornecer uma base para novas aplicações de biofeedback.Clique aqui para ler o relatório completo
Michael Kai Petersen, Carsten Stahlhut, Arkadiusz Stopczynski, Jakob Eg Larsen, and Lars Kai Hansen. DTU Informatics, Cognitive Systems. Technical University of Denmark, Building 321, DK-2800 Kgs. Lyngby, Denmark
Resumo
A combinação de um headset EEG sem fios com um smartphone oferece novas oportunidades para capturar dados de imagiologia cerebral que refletem o nosso comportamento social diário num contexto móvel. No entanto, o processamento dos dados num dispositivo portátil exigirá novas abordagens para analisar e interpretar padrões significativos, a fim de os disponibilizar para interação em tempo de execução. Aplicando uma abordagem Bayesiana para reconstruir as fontes neurais, demonstramos a capacidade de distinguir entre respostas emocionais refletidas em diferentes potenciais do couro cabeludo ao visualizar imagens agradáveis e desagradáveis em comparação com conteúdo neutro. A renderização das ativações num modelo cerebral 3D num smartphone pode não só facilitar a diferenciação de respostas emocionais, mas também fornecer uma interface intuitiva para interação baseada no toque, permitindo tanto modelar o estado mental dos utilizadores como fornecer uma base para novas aplicações de biofeedback.Clique aqui para ler o relatório completo

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