Mobil EEG Sensörü ile Zihinsel İş Yükünün Takibi
Quoc Minh Lai
Güncelleme tarihi
4 Ağu 2021
Mobil EEG Sensörü ile Zihinsel İş Yükünün Takibi
Quoc Minh Lai
Güncelleme tarihi
4 Ağu 2021
Mobil EEG Sensörü ile Zihinsel İş Yükünün Takibi
Quoc Minh Lai
Güncelleme tarihi
4 Ağu 2021
Özet
Bu araştırmanın amacı, mobil elektroensefalografi (EEG) kurulumunun, öğrenme performansı ve motivasyonun önemli bir yönü olan ve bu nedenle bilişsel eğitim yaklaşımlarının değerlendirilmesinde değerli bir bilgi kaynağı temsil edebilecek olan zihinsel iş yükünü izlemek için kullanılıp kullanılamayacağını değerlendirmekti.
Yirmi beş sağlıklı denek, iki değerlendirme zaman noktasında, görevin tablet tabanlı sunumunu ve kendi kendine kurulan mobil bir EEG cihazı ile EEG veri toplamasını içeren tamamen mobil bir kurulum kullanarak üç seviyeli bir N-back testi gerçekleştirdi. Bilişsel yük seviyelerini ayırt etmek için standart bir varyans analizi ve bir yapay sinir ağını içeren iki yönlü bir analiz yaklaşımı seçildi. Bulgularımız, farklı frekans bantlarında loblar arasındaki değişikliklerle yansıtıldığı üzere, kurulumun bilişsel yükteki değişiklikleri tespit etmek için uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Özellikle, artan bilişsel yük ile oksipital alfa dalgalarında bir azalma ve frontal, parietal ve oksipital teta dalgalarında bir artış gözlemledik. En belirgin bilişsel yük seviyeleri, entegre makine öğrenimi modelleri tarafından %86'lık bir doğrulukla ayırt edilebildi.
Sonuçlar
Mevcut araştırmada, bilişsel yükü tespit etmek için EEG kaydı ile birleştirilmiş bilişsel eğitim görevlerine yönelik tamamen mobil bir kurulumu test ettik. Kurulum, kolay montaj ve kendi kendine test gerçekleştirmeye olanak tanımak amacıyla bilişsel görevi görüntülemek için bir tablet ile birleştirilmiş mobil bir EEG cihazına dayanıyordu. Davranışsal verilerin analizi, görev zorluğuna bağlı olarak görev performansındaki farklılıkları doğruladı. Ayrıca, görevin daha yüksek zorluğu üzerine oksipital alfa frekans bandı gücünde bir azalma ve frontal teta frekans bandı gücünde bir artış bularak ana hipotezimizi doğruladık. Ek olarak, otomatik bilişsel çaba sınıflandırması, makine öğrenimi yaklaşımının en belirgin bilişsel yük seviyelerini %86'lık bir doğrulukla ayırt ettiğini ortaya koydu. Bulgularımız, bant gücü değişiklikleriyle yansıtılanlar gibi belirgin bilişsel yük seviyelerini tespit etmek için tamamen mobil kurulumun uygulanabilirliğini göstermektedir. Ek olarak, elektrot montajının ilk yüz yüze eğitim seansı ile sübjektif olarak değerlendirilen kullanılabilirlik yeterlidir. Daha geniş bir yaş aralığı ve hasta grupları dahil olmak üzere daha çeşitli örneklemlerdeki sonuçları değerlendirmek için gelecekteki araştırmalara ihtiyaç vardır.
Özet
Bu araştırmanın amacı, mobil elektroensefalografi (EEG) kurulumunun, öğrenme performansı ve motivasyonun önemli bir yönü olan ve bu nedenle bilişsel eğitim yaklaşımlarının değerlendirilmesinde değerli bir bilgi kaynağı temsil edebilecek olan zihinsel iş yükünü izlemek için kullanılıp kullanılamayacağını değerlendirmekti.
Yirmi beş sağlıklı denek, iki değerlendirme zaman noktasında, görevin tablet tabanlı sunumunu ve kendi kendine kurulan mobil bir EEG cihazı ile EEG veri toplamasını içeren tamamen mobil bir kurulum kullanarak üç seviyeli bir N-back testi gerçekleştirdi. Bilişsel yük seviyelerini ayırt etmek için standart bir varyans analizi ve bir yapay sinir ağını içeren iki yönlü bir analiz yaklaşımı seçildi. Bulgularımız, farklı frekans bantlarında loblar arasındaki değişikliklerle yansıtıldığı üzere, kurulumun bilişsel yükteki değişiklikleri tespit etmek için uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Özellikle, artan bilişsel yük ile oksipital alfa dalgalarında bir azalma ve frontal, parietal ve oksipital teta dalgalarında bir artış gözlemledik. En belirgin bilişsel yük seviyeleri, entegre makine öğrenimi modelleri tarafından %86'lık bir doğrulukla ayırt edilebildi.
Sonuçlar
Mevcut araştırmada, bilişsel yükü tespit etmek için EEG kaydı ile birleştirilmiş bilişsel eğitim görevlerine yönelik tamamen mobil bir kurulumu test ettik. Kurulum, kolay montaj ve kendi kendine test gerçekleştirmeye olanak tanımak amacıyla bilişsel görevi görüntülemek için bir tablet ile birleştirilmiş mobil bir EEG cihazına dayanıyordu. Davranışsal verilerin analizi, görev zorluğuna bağlı olarak görev performansındaki farklılıkları doğruladı. Ayrıca, görevin daha yüksek zorluğu üzerine oksipital alfa frekans bandı gücünde bir azalma ve frontal teta frekans bandı gücünde bir artış bularak ana hipotezimizi doğruladık. Ek olarak, otomatik bilişsel çaba sınıflandırması, makine öğrenimi yaklaşımının en belirgin bilişsel yük seviyelerini %86'lık bir doğrulukla ayırt ettiğini ortaya koydu. Bulgularımız, bant gücü değişiklikleriyle yansıtılanlar gibi belirgin bilişsel yük seviyelerini tespit etmek için tamamen mobil kurulumun uygulanabilirliğini göstermektedir. Ek olarak, elektrot montajının ilk yüz yüze eğitim seansı ile sübjektif olarak değerlendirilen kullanılabilirlik yeterlidir. Daha geniş bir yaş aralığı ve hasta grupları dahil olmak üzere daha çeşitli örneklemlerdeki sonuçları değerlendirmek için gelecekteki araştırmalara ihtiyaç vardır.
Özet
Bu araştırmanın amacı, mobil elektroensefalografi (EEG) kurulumunun, öğrenme performansı ve motivasyonun önemli bir yönü olan ve bu nedenle bilişsel eğitim yaklaşımlarının değerlendirilmesinde değerli bir bilgi kaynağı temsil edebilecek olan zihinsel iş yükünü izlemek için kullanılıp kullanılamayacağını değerlendirmekti.
Yirmi beş sağlıklı denek, iki değerlendirme zaman noktasında, görevin tablet tabanlı sunumunu ve kendi kendine kurulan mobil bir EEG cihazı ile EEG veri toplamasını içeren tamamen mobil bir kurulum kullanarak üç seviyeli bir N-back testi gerçekleştirdi. Bilişsel yük seviyelerini ayırt etmek için standart bir varyans analizi ve bir yapay sinir ağını içeren iki yönlü bir analiz yaklaşımı seçildi. Bulgularımız, farklı frekans bantlarında loblar arasındaki değişikliklerle yansıtıldığı üzere, kurulumun bilişsel yükteki değişiklikleri tespit etmek için uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Özellikle, artan bilişsel yük ile oksipital alfa dalgalarında bir azalma ve frontal, parietal ve oksipital teta dalgalarında bir artış gözlemledik. En belirgin bilişsel yük seviyeleri, entegre makine öğrenimi modelleri tarafından %86'lık bir doğrulukla ayırt edilebildi.
Sonuçlar
Mevcut araştırmada, bilişsel yükü tespit etmek için EEG kaydı ile birleştirilmiş bilişsel eğitim görevlerine yönelik tamamen mobil bir kurulumu test ettik. Kurulum, kolay montaj ve kendi kendine test gerçekleştirmeye olanak tanımak amacıyla bilişsel görevi görüntülemek için bir tablet ile birleştirilmiş mobil bir EEG cihazına dayanıyordu. Davranışsal verilerin analizi, görev zorluğuna bağlı olarak görev performansındaki farklılıkları doğruladı. Ayrıca, görevin daha yüksek zorluğu üzerine oksipital alfa frekans bandı gücünde bir azalma ve frontal teta frekans bandı gücünde bir artış bularak ana hipotezimizi doğruladık. Ek olarak, otomatik bilişsel çaba sınıflandırması, makine öğrenimi yaklaşımının en belirgin bilişsel yük seviyelerini %86'lık bir doğrulukla ayırt ettiğini ortaya koydu. Bulgularımız, bant gücü değişiklikleriyle yansıtılanlar gibi belirgin bilişsel yük seviyelerini tespit etmek için tamamen mobil kurulumun uygulanabilirliğini göstermektedir. Ek olarak, elektrot montajının ilk yüz yüze eğitim seansı ile sübjektif olarak değerlendirilen kullanılabilirlik yeterlidir. Daha geniş bir yaş aralığı ve hasta grupları dahil olmak üzere daha çeşitli örneklemlerdeki sonuçları değerlendirmek için gelecekteki araştırmalara ihtiyaç vardır.
Okumaya devam et