Taşınabilir Kablosuz Elektroensefalografi Kullanarak Tek Denemeli Bilişsel Stress Sınıflandırması
Paylaş:
Bu çalışma, farklı bilişsel stres durumlarına insan tepkisini tek deneme bazında nicelendirerek düşük maliyetli kablosuz elektroansefalografi (EEG) başlığı kullandı. 18 denekte hafif stres tepkilerini ortaya çıkarmak için Stroop tipi renkle kelime müdahale testi uyguladık ve saç derisi EEG'sini kaydettik. On üç saç yeri arasından kaydedilen sinyaller, Stroop uyarılarının başlatılmasından hemen sonra theta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) ve beta (13–30 Hz) bantlarındaki karekök ortalama kare voltajlarını hesaplayan bir algoritma kullanılarak analiz edildi; bu üç banttaki Teager enerjisinin ortalaması; ve geniş bant EEG sinyali çizgi uzunluğu ve tepe sayısı. Bu hesaplamalı özellikler, her uyarı sunumu sırasında on üç elektrottan alınan EEG sinyallerinden çıkarıldı ve lojistik regresyon, ikinci dereceden ayırt edici analiz ve k-en yakın komşu sınıflandırıcıları için girdiler olarak kullanıldı.
Bu çalışma, farklı bilişsel stres durumlarına insan tepkisini tek deneme bazında nicelendirerek düşük maliyetli kablosuz elektroansefalografi (EEG) başlığı kullandı. 18 denekte hafif stres tepkilerini ortaya çıkarmak için Stroop tipi renkle kelime müdahale testi uyguladık ve saç derisi EEG'sini kaydettik. On üç saç yeri arasından kaydedilen sinyaller, Stroop uyarılarının başlatılmasından hemen sonra theta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) ve beta (13–30 Hz) bantlarındaki karekök ortalama kare voltajlarını hesaplayan bir algoritma kullanılarak analiz edildi; bu üç banttaki Teager enerjisinin ortalaması; ve geniş bant EEG sinyali çizgi uzunluğu ve tepe sayısı. Bu hesaplamalı özellikler, her uyarı sunumu sırasında on üç elektrottan alınan EEG sinyallerinden çıkarıldı ve lojistik regresyon, ikinci dereceden ayırt edici analiz ve k-en yakın komşu sınıflandırıcıları için girdiler olarak kullanıldı.
Bu çalışma, farklı bilişsel stres durumlarına insan tepkisini tek deneme bazında nicelendirerek düşük maliyetli kablosuz elektroansefalografi (EEG) başlığı kullandı. 18 denekte hafif stres tepkilerini ortaya çıkarmak için Stroop tipi renkle kelime müdahale testi uyguladık ve saç derisi EEG'sini kaydettik. On üç saç yeri arasından kaydedilen sinyaller, Stroop uyarılarının başlatılmasından hemen sonra theta (4–8 Hz), alfa (8–13 Hz) ve beta (13–30 Hz) bantlarındaki karekök ortalama kare voltajlarını hesaplayan bir algoritma kullanılarak analiz edildi; bu üç banttaki Teager enerjisinin ortalaması; ve geniş bant EEG sinyali çizgi uzunluğu ve tepe sayısı. Bu hesaplamalı özellikler, her uyarı sunumu sırasında on üç elektrottan alınan EEG sinyallerinden çıkarıldı ve lojistik regresyon, ikinci dereceden ayırt edici analiz ve k-en yakın komşu sınıflandırıcıları için girdiler olarak kullanıldı.
