
Taşınabilir Kablosuz Elektroensefalografi Kullanarak Tek Denemelik Bilişsel Stres Sınıflandırması
Emotiv
Güncelleme tarihi
10 Haz 2019

Taşınabilir Kablosuz Elektroensefalografi Kullanarak Tek Denemelik Bilişsel Stres Sınıflandırması
Emotiv
Güncelleme tarihi
10 Haz 2019

Taşınabilir Kablosuz Elektroensefalografi Kullanarak Tek Denemelik Bilişsel Stres Sınıflandırması
Emotiv
Güncelleme tarihi
10 Haz 2019
Bu çalışmada, tek bir deneme temelinde farklı bilişsel stres durumlarına karşı insan tepkisini miktarlandırmak amacıyla düşük maliyetli kablosuz elektroensefalografi (EEG) kulaklığı kullanılmıştır. Saçlı deri EEG'si kaydedilirken 18 denekte hafif stres tepkileri uyandırmak için Stroop tipi renk-kelime girişim testi uyguladık. On üç kafa derisi konumundan kaydedilen sinyaller; Stroop uyaranının başlatılmasının hemen ardından teta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) ve beta (13–30 Hz) bantlarındaki karekök ortalama voltajlarını, bu üç bandın her birindeki Teager enerjisinin ortalamasını ve geniş bantlı EEG sinyalinin hat uzunluğu ile tepe noktası sayısını hesaplayan bir algoritma kullanılarak analiz edildi. Bu hesaplama özellikleri, her bir uyaran sunumu sırasında on üç elektrottaki EEG sinyallerinden çıkarıldı ve lojistik regresyon, kuadratik diskriminant analizi ve k-en yakın komşu sınıflandırıcılarına girdi olarak kullanıldı.
Bu çalışmada, tek bir deneme temelinde farklı bilişsel stres durumlarına karşı insan tepkisini miktarlandırmak amacıyla düşük maliyetli kablosuz elektroensefalografi (EEG) kulaklığı kullanılmıştır. Saçlı deri EEG'si kaydedilirken 18 denekte hafif stres tepkileri uyandırmak için Stroop tipi renk-kelime girişim testi uyguladık. On üç kafa derisi konumundan kaydedilen sinyaller; Stroop uyaranının başlatılmasının hemen ardından teta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) ve beta (13–30 Hz) bantlarındaki karekök ortalama voltajlarını, bu üç bandın her birindeki Teager enerjisinin ortalamasını ve geniş bantlı EEG sinyalinin hat uzunluğu ile tepe noktası sayısını hesaplayan bir algoritma kullanılarak analiz edildi. Bu hesaplama özellikleri, her bir uyaran sunumu sırasında on üç elektrottaki EEG sinyallerinden çıkarıldı ve lojistik regresyon, kuadratik diskriminant analizi ve k-en yakın komşu sınıflandırıcılarına girdi olarak kullanıldı.
Bu çalışmada, tek bir deneme temelinde farklı bilişsel stres durumlarına karşı insan tepkisini miktarlandırmak amacıyla düşük maliyetli kablosuz elektroensefalografi (EEG) kulaklığı kullanılmıştır. Saçlı deri EEG'si kaydedilirken 18 denekte hafif stres tepkileri uyandırmak için Stroop tipi renk-kelime girişim testi uyguladık. On üç kafa derisi konumundan kaydedilen sinyaller; Stroop uyaranının başlatılmasının hemen ardından teta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) ve beta (13–30 Hz) bantlarındaki karekök ortalama voltajlarını, bu üç bandın her birindeki Teager enerjisinin ortalamasını ve geniş bantlı EEG sinyalinin hat uzunluğu ile tepe noktası sayısını hesaplayan bir algoritma kullanılarak analiz edildi. Bu hesaplama özellikleri, her bir uyaran sunumu sırasında on üç elektrottaki EEG sinyallerinden çıkarıldı ve lojistik regresyon, kuadratik diskriminant analizi ve k-en yakın komşu sınıflandırıcılarına girdi olarak kullanıldı.