Theo dõi khối lượng công việc trí óc với cảm biến EEG di động - Emotiv

Theo dõi căng thẳng trí óc bằng cảm biến EEG di động

Quốc Minh Lại

Đã cập nhật vào

4 thg 8, 2021

Theo dõi khối lượng công việc trí óc với cảm biến EEG di động - Emotiv

Theo dõi căng thẳng trí óc bằng cảm biến EEG di động

Quốc Minh Lại

Đã cập nhật vào

4 thg 8, 2021

Theo dõi khối lượng công việc trí óc với cảm biến EEG di động - Emotiv

Theo dõi căng thẳng trí óc bằng cảm biến EEG di động

Quốc Minh Lại

Đã cập nhật vào

4 thg 8, 2021

Tóm tắt

Mục tiêu của nghiên cứu hiện tại là đánh giá xem liệu thiết lập điện não đồ (EEG) di động có thể được sử dụng để theo dõi khối lượng công việc trí óc hay không, vốn là một khía cạnh quan trọng của hiệu suất học tập và động lực, và do đó có thể là một nguồn thông tin có giá trị trong việc đánh giá các phương pháp đào tạo nhận thức.

Hai mươi lăm đối tượng khỏe mạnh đã thực hiện bài kiểm tra N-back ba cấp độ bằng cách sử dụng thiết lập hoàn toàn di động bao gồm việc trình bày nhiệm vụ trên máy tính bảng và thu thập dữ liệu EEG bằng thiết bị EEG di động tự lắp đặt tại hai thời điểm đánh giá. Một phương pháp phân tích hai hướng đã được lựa chọn bao gồm phân tích phương sai tiêu chuẩn và mạng thần kinh nhân tạo để phân biệt các cấp độ tải thức nhận thức. Các phát hiện của chúng tôi chỉ ra rằng thiết lập này là khả thi để phát hiện các thay đổi trong tải thức nhận thức, được phản ánh bởi các thay đổi trên các thùy não ở các dải tần số khác nhau. Cụ thể, chúng tôi quan sát thấy sự giảm alpha chẩm và sự tăng theta trán, đỉnh và chẩm khi tải thức nhận thức tăng lên. Các cấp độ tải thức nhận thức rõ ràng nhất có thể được phân biệt bằng các mô hình học máy tích hợp với độ chính xác là 86%.

Kết luận

Trong nghiên cứu hiện tại, chúng tôi đã thử nghiệm một thiết lập hoàn toàn di động cho các nhiệm vụ đào tạo nhận thức kết hợp với ghi EEG để phát hiện tải thức nhận thức. Thiết lập này dựa trên một thiết bị EEG di động kết hợp với máy tính bảng để hiển thị nhiệm vụ nhận thức nhằm cho phép dễ dàng lắp đặt và thực hiện tự kiểm tra. Phân tích dữ liệu hành vi đã xác nhận sự khác biệt về hiệu suất nhiệm vụ tùy thuộc vào độ khó của nhiệm vụ. Hơn nữa, chúng tôi tìm thấy sự giảm công suất dải tần số alpha chẩm và sự tăng công suất dải tần số theta trán khi độ khó của nhiệm vụ cao hơn, xác nhận giả thuyết chính của chúng tôi. Ngoài ra, phân loại nỗ lực nhận thức tự động cho thấy phương pháp học máy phân biệt giữa các cấp độ tải thức nhận thức rõ ràng nhất với độ chính xác là 86%. Các phát hiện của chúng tôi gợi ý tính khả thi của thiết lập hoàn toàn di động để phát hiện các cấp độ tải thức nhận thức khác nhau như được phản ánh bởi các thay đổi công suất dải tần. Thêm vào đó, khả năng sử dụng được đánh giá chủ quan là phù hợp với một buổi hướng dẫn trực tiếp ban đầu về cách lắp đặt điện cực. Các nghiên cứu trong tương lai là cần thiết để đánh giá kết quả trên các mẫu đa dạng hơn, bao gồm phạm vi tuổi rộng hơn và các nhóm bệnh nhân.

Đọc toàn bộ bài viết tại đây

Tóm tắt

Mục tiêu của nghiên cứu hiện tại là đánh giá xem liệu thiết lập điện não đồ (EEG) di động có thể được sử dụng để theo dõi khối lượng công việc trí óc hay không, vốn là một khía cạnh quan trọng của hiệu suất học tập và động lực, và do đó có thể là một nguồn thông tin có giá trị trong việc đánh giá các phương pháp đào tạo nhận thức.

Hai mươi lăm đối tượng khỏe mạnh đã thực hiện bài kiểm tra N-back ba cấp độ bằng cách sử dụng thiết lập hoàn toàn di động bao gồm việc trình bày nhiệm vụ trên máy tính bảng và thu thập dữ liệu EEG bằng thiết bị EEG di động tự lắp đặt tại hai thời điểm đánh giá. Một phương pháp phân tích hai hướng đã được lựa chọn bao gồm phân tích phương sai tiêu chuẩn và mạng thần kinh nhân tạo để phân biệt các cấp độ tải thức nhận thức. Các phát hiện của chúng tôi chỉ ra rằng thiết lập này là khả thi để phát hiện các thay đổi trong tải thức nhận thức, được phản ánh bởi các thay đổi trên các thùy não ở các dải tần số khác nhau. Cụ thể, chúng tôi quan sát thấy sự giảm alpha chẩm và sự tăng theta trán, đỉnh và chẩm khi tải thức nhận thức tăng lên. Các cấp độ tải thức nhận thức rõ ràng nhất có thể được phân biệt bằng các mô hình học máy tích hợp với độ chính xác là 86%.

Kết luận

Trong nghiên cứu hiện tại, chúng tôi đã thử nghiệm một thiết lập hoàn toàn di động cho các nhiệm vụ đào tạo nhận thức kết hợp với ghi EEG để phát hiện tải thức nhận thức. Thiết lập này dựa trên một thiết bị EEG di động kết hợp với máy tính bảng để hiển thị nhiệm vụ nhận thức nhằm cho phép dễ dàng lắp đặt và thực hiện tự kiểm tra. Phân tích dữ liệu hành vi đã xác nhận sự khác biệt về hiệu suất nhiệm vụ tùy thuộc vào độ khó của nhiệm vụ. Hơn nữa, chúng tôi tìm thấy sự giảm công suất dải tần số alpha chẩm và sự tăng công suất dải tần số theta trán khi độ khó của nhiệm vụ cao hơn, xác nhận giả thuyết chính của chúng tôi. Ngoài ra, phân loại nỗ lực nhận thức tự động cho thấy phương pháp học máy phân biệt giữa các cấp độ tải thức nhận thức rõ ràng nhất với độ chính xác là 86%. Các phát hiện của chúng tôi gợi ý tính khả thi của thiết lập hoàn toàn di động để phát hiện các cấp độ tải thức nhận thức khác nhau như được phản ánh bởi các thay đổi công suất dải tần. Thêm vào đó, khả năng sử dụng được đánh giá chủ quan là phù hợp với một buổi hướng dẫn trực tiếp ban đầu về cách lắp đặt điện cực. Các nghiên cứu trong tương lai là cần thiết để đánh giá kết quả trên các mẫu đa dạng hơn, bao gồm phạm vi tuổi rộng hơn và các nhóm bệnh nhân.

Đọc toàn bộ bài viết tại đây

Tóm tắt

Mục tiêu của nghiên cứu hiện tại là đánh giá xem liệu thiết lập điện não đồ (EEG) di động có thể được sử dụng để theo dõi khối lượng công việc trí óc hay không, vốn là một khía cạnh quan trọng của hiệu suất học tập và động lực, và do đó có thể là một nguồn thông tin có giá trị trong việc đánh giá các phương pháp đào tạo nhận thức.

Hai mươi lăm đối tượng khỏe mạnh đã thực hiện bài kiểm tra N-back ba cấp độ bằng cách sử dụng thiết lập hoàn toàn di động bao gồm việc trình bày nhiệm vụ trên máy tính bảng và thu thập dữ liệu EEG bằng thiết bị EEG di động tự lắp đặt tại hai thời điểm đánh giá. Một phương pháp phân tích hai hướng đã được lựa chọn bao gồm phân tích phương sai tiêu chuẩn và mạng thần kinh nhân tạo để phân biệt các cấp độ tải thức nhận thức. Các phát hiện của chúng tôi chỉ ra rằng thiết lập này là khả thi để phát hiện các thay đổi trong tải thức nhận thức, được phản ánh bởi các thay đổi trên các thùy não ở các dải tần số khác nhau. Cụ thể, chúng tôi quan sát thấy sự giảm alpha chẩm và sự tăng theta trán, đỉnh và chẩm khi tải thức nhận thức tăng lên. Các cấp độ tải thức nhận thức rõ ràng nhất có thể được phân biệt bằng các mô hình học máy tích hợp với độ chính xác là 86%.

Kết luận

Trong nghiên cứu hiện tại, chúng tôi đã thử nghiệm một thiết lập hoàn toàn di động cho các nhiệm vụ đào tạo nhận thức kết hợp với ghi EEG để phát hiện tải thức nhận thức. Thiết lập này dựa trên một thiết bị EEG di động kết hợp với máy tính bảng để hiển thị nhiệm vụ nhận thức nhằm cho phép dễ dàng lắp đặt và thực hiện tự kiểm tra. Phân tích dữ liệu hành vi đã xác nhận sự khác biệt về hiệu suất nhiệm vụ tùy thuộc vào độ khó của nhiệm vụ. Hơn nữa, chúng tôi tìm thấy sự giảm công suất dải tần số alpha chẩm và sự tăng công suất dải tần số theta trán khi độ khó của nhiệm vụ cao hơn, xác nhận giả thuyết chính của chúng tôi. Ngoài ra, phân loại nỗ lực nhận thức tự động cho thấy phương pháp học máy phân biệt giữa các cấp độ tải thức nhận thức rõ ràng nhất với độ chính xác là 86%. Các phát hiện của chúng tôi gợi ý tính khả thi của thiết lập hoàn toàn di động để phát hiện các cấp độ tải thức nhận thức khác nhau như được phản ánh bởi các thay đổi công suất dải tần. Thêm vào đó, khả năng sử dụng được đánh giá chủ quan là phù hợp với một buổi hướng dẫn trực tiếp ban đầu về cách lắp đặt điện cực. Các nghiên cứu trong tương lai là cần thiết để đánh giá kết quả trên các mẫu đa dạng hơn, bao gồm phạm vi tuổi rộng hơn và các nhóm bệnh nhân.

Đọc toàn bộ bài viết tại đây

Tiếp tục đọc

Sử dụng Giao diện Não-Máy tính để phát hiện sự hài lòng của con người trong tương tác giữa người và robot