摘要

本研究旨在評估移動式腦電圖（EEG）裝置是否可用於追蹤心智負荷，這是學習成效與動機的重要層面，因此在評估認知訓練方法時可能代表具備價值的資訊來源。

25名健康受試者在兩個評估時間點，使用全移動式裝置（包括基於平板電腦的任務呈現以及使用自行佩戴的移動式腦電圖設備收集EEG數據）進行了三級N-back測試。本研究選擇了雙重分析方法，包括標準的方差分析和人工神經網絡，以區分不同程度的認知負荷。我們的研究結果表明，該裝置在檢測認知負荷變化方面是可行的，這反映在不同頻帶中跨腦葉的變化。特別是，我們觀察到隨著認知負荷的增加，枕葉alpha波減少，而額葉、頂葉和枕葉的theta波增加。整合的機器學習模型能夠以86%的準確度區分最明顯的認知負荷級別。

結論

在當前的調查中，我們測試了一套全移動式裝置，用於結合腦電圖錄製的認知訓練任務，以檢測認知負荷。該裝置基於移動式腦電圖設備並結合平板電腦來顯示認知任務，以便於輕鬆佩戴和進行自我測試。行為數據的分析證實了任務表現因任務難度而異。此外，我們發現隨著任務難度增加，枕葉alpha頻帶功率降低，而額葉theta頻帶功率增加，這證實了我們的主要假設。此外，自動認知負荷分類顯示，機器學習方法以86%的準確度區分最明顯的認知負荷級別。我們的研究結果表明，全移動式裝置在檢測由頻帶功率變化所反映的不同認知負荷級別方面具有可行性。此外，在進行初步的電極佩戴現場培訓後，主觀評估的可用性是足夠的。未來需要進行進一步的研究，以在包括更廣泛年齡範圍和患者群體在內的多樣化樣本中評估結果。

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