ligame per studià
Avanzate in i Reti Neurali - ISNN 2016
Volume 9719 di a serie Note di lezzione in Scienze Informatiche pp 66-73
Data: 02 Luglio 2016
- Wenjie Li
- , Ling Zou
- , Tiantong Zhou
- , Changming Wang
- , Jiongru Zhou
astrattu
A registrazione di l'elettroencefalografia completa di u scalp (EEG) hè generalmente aduprata in l'applicazioni di l'interfaccia di l'informatica di u cervellu (BCI) cù un capu d'elettrodu multicanale. I dati ùn sò micca solu infurmazione cumpleta nantu à l'applicazione, ma anu ancu infurmazioni irrilevanti è rumore chì facenu difficiule di revelà i mudelli. Stu articulu presenta a nostra ricerca preliminare in a selezzione di i canali ottimali per u studiu di a dipendenza da Internet cù u paradigma visuale "Oddball". Un mudellu in dui fasi hè statu impiegatu per selezziunà i canali più pertinenti nantu à u compitu da a serie completa di 64 canali. Prima, i canali sò stati classificati secondu a densità di spettru di putenza (PSD) è u rapportu di Fisher separatamente per ogni sughjettu. Siconda, a rata d'occurrence di ogni canali trà e diverse sughjetti hè stata calculata. Canali chì l'occurrence era più di duie volte cunsistenu a combinazione ottima. I canali ottimali è altre cumminazzioni di paraguni di canali (cumpresi i canali sanu) sò stati utilizati per distingue trà i stimuli di destinazione è micca di mira cù u metudu di analisi discriminante lineare Fisher. I risultati di a classificazione anu dimustratu chì u metudu di selezzione di canali riduceva assai i canali abbundanti è guarantiscenu a precisione, a specificità è a sensibilità di a classificazione. Pò esse cunclusu da i risultati chì ci hè un deficit d'attenzione nantu à l'addicti in Internet.
Segni
Selezione di canali Elettroencefalogramma (EEG) Dipendenza da Internet Oddball Densità di spettru di putenza Analisi discriminante lineare Fisher
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