Desafie sua memória! Jogue o novo jogo N-Back no aplicativo Emotiv
Desafie sua memória! Jogue o novo jogo N-Back no aplicativo Emotiv
Usando Sinais EEG Sem Fio para Avaliar a Carga de Memória na Tarefa n-Back
Compartilhar:
Sistemas Humano-Máquina, IEEE, 2015
Resumo
A avaliação da carga mental usando medidas fisiológicas, especialmente sinais de EEG (eletroencefalografia), é uma área ativa. Recentemente, vários sistemas de aquisição sem fio para medir EEG e outros sinais fisiológicos se tornaram disponíveis. Poucos estudos aplicaram tais sistemas sem fio para avaliar a carga cognitiva e avaliar seu desempenho. Este artigo apresenta um passo inicial para explorar a viabilidade de um sistema sem fio popular (fones de ouvido EMOTIV EPOC) para avaliar os níveis de carga de memória em uma tarefa n-back bem conhecida. Desenvolvemos um framework de processamento de sinal e classificação, que integrou um algoritmo automático de remoção de artefatos, uma ampla gama de técnicas de extração de características, um método de escalonamento de características personalizado, uma abordagem de seleção de características baseada em teoria da informação e um modelo de classificação baseado em máquinas de vetor de suporte proximal. Os resultados experimentais mostram que os sinais de EEG coletados sem fio podem ser usados para classificar diferentes níveis de carga de memória para nove participantes. As precisões de classificação entre o nível mais baixo de carga (0-back) e os níveis de carga ativa (1-, 2-, 3-back) estavam próximas de 100%. A melhor precisão de classificação para 1- versus 2-back foi de 80%, e 1- versus 3-back foi de 84%. Este estudo indica que o sistema de aquisição sem fio e as avançadas técnicas de análise de dados e reconhecimento de padrões são promissoras para alcançar monitoramento e identificação em tempo real dos níveis de carga mental para humanos envolvidos em uma ampla variedade de atividades cognitivas na sociedade moderna.Clique aqui para ler o relatório completo
Sistemas Humano-Máquina, IEEE, 2015
Resumo
A avaliação da carga mental usando medidas fisiológicas, especialmente sinais de EEG (eletroencefalografia), é uma área ativa. Recentemente, vários sistemas de aquisição sem fio para medir EEG e outros sinais fisiológicos se tornaram disponíveis. Poucos estudos aplicaram tais sistemas sem fio para avaliar a carga cognitiva e avaliar seu desempenho. Este artigo apresenta um passo inicial para explorar a viabilidade de um sistema sem fio popular (fones de ouvido EMOTIV EPOC) para avaliar os níveis de carga de memória em uma tarefa n-back bem conhecida. Desenvolvemos um framework de processamento de sinal e classificação, que integrou um algoritmo automático de remoção de artefatos, uma ampla gama de técnicas de extração de características, um método de escalonamento de características personalizado, uma abordagem de seleção de características baseada em teoria da informação e um modelo de classificação baseado em máquinas de vetor de suporte proximal. Os resultados experimentais mostram que os sinais de EEG coletados sem fio podem ser usados para classificar diferentes níveis de carga de memória para nove participantes. As precisões de classificação entre o nível mais baixo de carga (0-back) e os níveis de carga ativa (1-, 2-, 3-back) estavam próximas de 100%. A melhor precisão de classificação para 1- versus 2-back foi de 80%, e 1- versus 3-back foi de 84%. Este estudo indica que o sistema de aquisição sem fio e as avançadas técnicas de análise de dados e reconhecimento de padrões são promissoras para alcançar monitoramento e identificação em tempo real dos níveis de carga mental para humanos envolvidos em uma ampla variedade de atividades cognitivas na sociedade moderna.Clique aqui para ler o relatório completo
Sistemas Humano-Máquina, IEEE, 2015
Resumo
A avaliação da carga mental usando medidas fisiológicas, especialmente sinais de EEG (eletroencefalografia), é uma área ativa. Recentemente, vários sistemas de aquisição sem fio para medir EEG e outros sinais fisiológicos se tornaram disponíveis. Poucos estudos aplicaram tais sistemas sem fio para avaliar a carga cognitiva e avaliar seu desempenho. Este artigo apresenta um passo inicial para explorar a viabilidade de um sistema sem fio popular (fones de ouvido EMOTIV EPOC) para avaliar os níveis de carga de memória em uma tarefa n-back bem conhecida. Desenvolvemos um framework de processamento de sinal e classificação, que integrou um algoritmo automático de remoção de artefatos, uma ampla gama de técnicas de extração de características, um método de escalonamento de características personalizado, uma abordagem de seleção de características baseada em teoria da informação e um modelo de classificação baseado em máquinas de vetor de suporte proximal. Os resultados experimentais mostram que os sinais de EEG coletados sem fio podem ser usados para classificar diferentes níveis de carga de memória para nove participantes. As precisões de classificação entre o nível mais baixo de carga (0-back) e os níveis de carga ativa (1-, 2-, 3-back) estavam próximas de 100%. A melhor precisão de classificação para 1- versus 2-back foi de 80%, e 1- versus 3-back foi de 84%. Este estudo indica que o sistema de aquisição sem fio e as avançadas técnicas de análise de dados e reconhecimento de padrões são promissoras para alcançar monitoramento e identificação em tempo real dos níveis de carga mental para humanos envolvidos em uma ampla variedade de atividades cognitivas na sociedade moderna.Clique aqui para ler o relatório completo
