選擇建模與大腦:一項關於偏好腦電圖 (EEG) 的研究

努里·賈維特

更新於

2012年11月16日

選擇建模與大腦:一項關於偏好腦電圖 (EEG) 的研究

努里·賈維特

更新於

2012年11月16日

選擇建模與大腦:一項關於偏好腦電圖 (EEG) 的研究

努里·賈維特

更新於

2012年11月16日

Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,

摘要

選擇喚起了對理想行動或對象進行定向選擇的想法,這由內心的喜好和厭惡或其他此類偏好所驅動。然而,這些內部過程僅僅是我們人類生理學的領域。理解在各種背景下決策的生理過程是決策科學的一個核心目標,因為它具有進一步推動決策研究的巨大潛力。作為該領域的一項初步研究,本文透過檢查人們相關的大腦活動,即腦電圖(EEG),來探索決策的本質,以了解大腦在進行旨在激發受試者偏好的選擇時如何做出反應。為了促進這項研究,利用了 Tobii-Studio 眼動儀系統來捕捉參與者在觀察 72 組物體時基於選擇的偏好。這些選擇組由三張提供潛在個人電腦背景的圖片組成。透過讓受試者點擊他們喜歡的圖片來確定基於選擇的偏好。此外,利用由具有 14 個通道的商用 Emotiv EPOC 無線 EEG 頭戴式裝置代表的腦機介面(BCI),來捕捉實驗期間相關的大腦活動。在利用快速傅立葉變換(FFT)分析腦電圖數據之前,利用主成分分析(PCA)對其進行預處理,以觀察主要主頻帶的變化:δ(0.5-4 Hz)、θ(4-7 Hz)、α(8-12 Hz)、β(13-30 Hz)和 γ(30-40 Hz)。然後使用互資訊(MI)測量來研究左右腦半球差異以及前後差異。招募了 18 名參與者進行實驗,平均結果顯示,當參與者表示他們的偏好時,額葉(F3 和 F4)、頂葉(P7 和 P8)和枕葉(O1 和 O2)區域的頻譜活動發生了明顯且顯著的變化。結果表明,當考慮左右半球之間的資訊交換量時,從對稱的額葉、頂葉和枕葉區域提取時,θ 頻帶對當前任務表現出最小的冗餘度和最大的相關性,而 α 頻帶在額葉和頂葉區域佔主導地位,β 頻帶主要在枕葉和顳葉區域佔主導地位。點擊此處閱讀完整報告。

Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,

摘要

選擇喚起了對理想行動或對象進行定向選擇的想法,這由內心的喜好和厭惡或其他此類偏好所驅動。然而,這些內部過程僅僅是我們人類生理學的領域。理解在各種背景下決策的生理過程是決策科學的一個核心目標,因為它具有進一步推動決策研究的巨大潛力。作為該領域的一項初步研究,本文透過檢查人們相關的大腦活動,即腦電圖(EEG),來探索決策的本質,以了解大腦在進行旨在激發受試者偏好的選擇時如何做出反應。為了促進這項研究,利用了 Tobii-Studio 眼動儀系統來捕捉參與者在觀察 72 組物體時基於選擇的偏好。這些選擇組由三張提供潛在個人電腦背景的圖片組成。透過讓受試者點擊他們喜歡的圖片來確定基於選擇的偏好。此外,利用由具有 14 個通道的商用 Emotiv EPOC 無線 EEG 頭戴式裝置代表的腦機介面(BCI),來捕捉實驗期間相關的大腦活動。在利用快速傅立葉變換(FFT)分析腦電圖數據之前,利用主成分分析(PCA)對其進行預處理,以觀察主要主頻帶的變化:δ(0.5-4 Hz)、θ(4-7 Hz)、α(8-12 Hz)、β(13-30 Hz)和 γ(30-40 Hz)。然後使用互資訊(MI)測量來研究左右腦半球差異以及前後差異。招募了 18 名參與者進行實驗,平均結果顯示,當參與者表示他們的偏好時,額葉(F3 和 F4)、頂葉(P7 和 P8)和枕葉(O1 和 O2)區域的頻譜活動發生了明顯且顯著的變化。結果表明,當考慮左右半球之間的資訊交換量時,從對稱的額葉、頂葉和枕葉區域提取時,θ 頻帶對當前任務表現出最小的冗餘度和最大的相關性,而 α 頻帶在額葉和頂葉區域佔主導地位,β 頻帶主要在枕葉和顳葉區域佔主導地位。點擊此處閱讀完整報告。

Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,

摘要

選擇喚起了對理想行動或對象進行定向選擇的想法,這由內心的喜好和厭惡或其他此類偏好所驅動。然而,這些內部過程僅僅是我們人類生理學的領域。理解在各種背景下決策的生理過程是決策科學的一個核心目標,因為它具有進一步推動決策研究的巨大潛力。作為該領域的一項初步研究,本文透過檢查人們相關的大腦活動,即腦電圖(EEG),來探索決策的本質,以了解大腦在進行旨在激發受試者偏好的選擇時如何做出反應。為了促進這項研究,利用了 Tobii-Studio 眼動儀系統來捕捉參與者在觀察 72 組物體時基於選擇的偏好。這些選擇組由三張提供潛在個人電腦背景的圖片組成。透過讓受試者點擊他們喜歡的圖片來確定基於選擇的偏好。此外,利用由具有 14 個通道的商用 Emotiv EPOC 無線 EEG 頭戴式裝置代表的腦機介面(BCI),來捕捉實驗期間相關的大腦活動。在利用快速傅立葉變換(FFT)分析腦電圖數據之前,利用主成分分析(PCA)對其進行預處理,以觀察主要主頻帶的變化:δ(0.5-4 Hz)、θ(4-7 Hz)、α(8-12 Hz)、β(13-30 Hz)和 γ(30-40 Hz)。然後使用互資訊(MI)測量來研究左右腦半球差異以及前後差異。招募了 18 名參與者進行實驗,平均結果顯示,當參與者表示他們的偏好時,額葉(F3 和 F4)、頂葉(P7 和 P8)和枕葉(O1 和 O2)區域的頻譜活動發生了明顯且顯著的變化。結果表明,當考慮左右半球之間的資訊交換量時,從對稱的額葉、頂葉和枕葉區域提取時,θ 頻帶對當前任務表現出最小的冗餘度和最大的相關性,而 α 頻帶在額葉和頂葉區域佔主導地位,β 頻帶主要在枕葉和顳葉區域佔主導地位。點擊此處閱讀完整報告。

繼續閱讀

使用腦機介面進行原始形狀的分類